Trading Quantitatif - page 31

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Exercice cours 4, partie 1 (Microstructure des marchés financiers)

Exercice cours 4, partie 1 (Microstructure des marchés financiers)

L'instructeur commence la classe d'exercices en revisitant les problèmes précédents des conférences et des ensembles de problèmes. Ils mentionnent spécifiquement que les exercices des conférences 7 et 8 seront couverts, qui se concentrent sur les paiements de flux d'ordres et les coûts de négociation fixés par les bourses. L'instructeur veut s'assurer que les étudiants ont une solide compréhension de ces concepts.

Ensuite, l'instructeur se concentre sur l'exercice 5 du chapitre 6, qui aborde le sujet des frais de négociation dans le modèle des salons. Ce problème explore les différents frais facturés par les plateformes de négociation pour les ordres au marché et à cours limité et les implications de ces frais sur les décisions de négociation. L'instructeur souligne l'importance de ce problème dans la conception de marchés qui fonctionnent mieux, car les frais facturés par les plateformes de négociation peuvent avoir un impact significatif sur les choix des commerçants et la dynamique du marché.

Pour fournir un certain contexte, l'instructeur explique le revenu total qu'un échange reçoit par transaction, qui est dérivé des frais perçus à la fois des ordres au marché et des ordres à cours limité. Ils mentionnent que le modèle suppose qu'il existe un actif avec une valeur connue et des prix d'offre et de demande fixes. Les traders peuvent choisir entre des ordres d'achat et de vente, ainsi que des ordres au marché et à cours limité. Les évaluations privées, notées Y, sont supposées être uniformément réparties et indépendantes entre les commerçants. Notamment, les informations privées n'influencent pas les décisions commerciales. Les probabilités d'achat ou de vente d'ordres au marché sont notées P indice M exposant B ou S, respectivement.

L'instructeur reconnaît qu'il a apporté certaines simplifications et ajouts au modèle classique de microstructure des marchés financiers. Ils ont enrichi la distribution des valorisations privées et introduit le concept d'affiliation privée binaire (moins y ou plus y). De plus, ils supposent que les ordres au marché ne peuvent être échangés que contre des ordres à cours limité précédemment soumis. Ils encouragent les téléspectateurs à réfléchir à des moyens de calculer les cours acheteurs et vendeurs en équilibre, car le modèle de manuel ne suppose pas que si le carnet d'ordres à cours limité est vide, la transaction sera toujours remplie par le teneur de marché aux mêmes prix.

À l'avenir, l'instructeur explique l'objectif d'obtenir de bons cours acheteur et vendeur dans la microstructure des marchés financiers. Ils commencent par le modèle de manuel de base, qui ne tient pas compte des frais de négociation, et visent à trouver des cotations qui rendent les commerçants indifférents entre les ordres au marché et les ordres à cours limité. L'orateur illustre les bénéfices potentiels d'un trader côté acheteur avec une valorisation élevée à la fois du marché et des ordres à cours limité. L'objectif du commerçant est de maximiser son profit du commerce, et l'état d'indifférence découle de cette maximisation du profit.

Le concept de soumission d'un ordre à cours limité est introduit, ce qui peut conduire à un meilleur prix mais comporte également un certain risque d'exécution. L'instructeur discute de l'objectif de trouver un équilibre stationnaire, en se concentrant sur l'identification d'une condition qui équivaut à la condition vulgaire sur A et B étant donné des valeurs fixes de V ml, qui sont des paramètres du modèle. La discussion passe ensuite à la manière dont le prochain trader choisit entre les ordres au marché et les ordres à cours limité. A l'équilibre, il n'est jamais optimal pour un trader au temps t + 1 de soumettre un ordre à cours limité s'il dispose d'un ordre au marché. Ce comportement est le seul équilibre possible, car tout autre choix entraînerait une contradiction.

L'orateur poursuit en expliquant le processus de détermination de l'équilibre et le mécanisme de découverte des prix entre les ordres de marché et les ordres à cours limité dans la microstructure des marchés financiers. Ils expliquent que si un trader choisit de soumettre un ordre d'achat à un prix légèrement inférieur (epsilon), il n'est plus indifférent entre les ordres au marché et à cours limité. Un autre commerçant peut alors leur proposer un prix légèrement meilleur. Il est conclu qu'un commerçant doit toujours négocier contre un ordre à cours limité lorsqu'il est disponible, et une condition d'indifférence similaire doit être remplie par le vendeur. L'orateur précise en outre que les spreads et les prix bid-ask peuvent être déterminés sur la base d'un comportement non trivial des traders conditionné à cette indifférence et à une distribution uniforme des valorisations.

L'instructeur explique comment les écarts acheteur-vendeur dans la microstructure des marchés financiers sont influencés par le coût des ordres à cours limité (représenté par FL(o)) par rapport au coût des ordres au marché (représenté par F(m)). L'objectif est de s'assurer que tous les traders sont indifférents entre les ordres au marché et à cours limité. Si le coût des ordres à cours limité augmente, il devient moins attrayant pour les traders, ce qui entraîne une augmentation de l'écart acheteur-vendeur pour rendre les ordres à cours limité plus attractifs. À l'inverse, si les frais d'ordre au marché augmentent, les ordres à cours limité deviennent plus attrayants et l'écart acheteur-vendeur doit diminuer pour rétablir l'équilibre des préférences des commerçants. L'instructeur mentionne que les plates-formes de négociation peuvent subventionner les ordres à cours limité avec des frais négatifs et les ordres au marché avec des frais positifs, ce qui peut aider à réduire l'écart en rendant les ordres à cours limité plus attrayants.

L'impact des ordres à cours limité négatifs et du subventionnement croisé des ordres à cours limité avec des ordres au marché sur les coûts de transaction est discuté. Bien que ces pratiques puissent réduire l'écart, elles ne diminuent pas nécessairement les coûts de transaction, car le montant réel qu'un trader paie pour un ordre d'achat au marché est donné par v + 1/3l + f. Cependant, ces pratiques sont toujours considérées comme améliorant le bien-être. La discussion passe ensuite aux paiements pour le flux d'ordres et explore les conséquences de la transmission du flux d'ordres des investisseurs non avertis aux concessionnaires. Cette pratique, couramment observée dans le monde réel, incite à tenir compte des valeurs fondamentales pour déterminer si un titre paie un taux élevé ou faible.

Ensuite, la vidéo présente un modèle qui implique qu'un investisseur achète ou vende au hasard un actif sans connaître ses véritables valeurs fondamentales. La probabilité qu'a l'investisseur d'être un investisseur de détail ou un investisseur institutionnel est prise en compte. Les investisseurs institutionnels sont en outre classés comme informés ou non informés, et trois courtiers participent au marché sans aucun avantage informationnel. Le modèle ne suppose aucun paiement pour le flux d'ordres entre le courtier et les concessionnaires, qui se font concurrence. Le courtier sélectionne au hasard un courtier parmi ceux qui offrent le meilleur prix pour l'ordre. L'objectif est de calculer les cours acheteur et vendeur affichés par les concessionnaires, rappelant le modèle de Glosten-Milgrom.

Le modèle de Milgrom est appliqué pour déterminer la valeur attendue de l'ordre conditionnel passé par un commerçant informé. Le pouvoir de marché n'est pas observé malgré la présence d'un petit nombre de concessionnaires et la possibilité de collusion. Les concessionnaires sont soumis à la concurrence de Bertrand, ce qui les place dans une situation d'oligopole. La formule du prix S est dérivée de la probabilité de recevoir un ordre d'achat d'un investisseur institutionnel informé ou non. Enfin, la formule du prix de l'offre est obtenue, qui est la même que le prix S.

Le concept de domaine de paiement de débordement est introduit, où le concessionnaire 1 a un accord de paiement pour le flux d'ordres avec le courtier. Dans cet arrangement, le courtier transmet tous les ordres des investisseurs de détail au courtier 1, qui s'engage à exécuter ces ordres aux meilleurs prix disponibles fixés par les deux autres courtiers. Le courtier agit en tant que routeur et décide à quel revendeur transmettre l'ordre. Les cotations postées par les concessionnaires 2 et 3 en sont déduites, révélant que l'écart acheteur-vendeur est plus élevé dans ce cas par rapport à lorsqu'il n'y a pas de paiement pour le flux d'ordres. La probabilité qu'un trader soit informé est déterminée pour obtenir le prix S. Il est à noter que l'écart acheteur-vendeur est plus élevé lorsqu'il y a paiement pour le flux d'ordres. Enfin, la plus grande valeur possible de P est calculée.

L'instructeur explique comment déterminer la plus grande valeur possible de P pour le concessionnaire 1 et les conditions requises pour que le concessionnaire 1 soit prêt à payer P. Il est nécessaire que le profit du concessionnaire 1 soit non négatif, et le profit de chaque commande peut être dérivé de l'équilibre de la partie B, où le concessionnaire 1 reçoit Alpha Sigma de toute commande reçue. Le concept de paiement pour le flux d'ordres est discuté, et la question de savoir s'il profite ou nuit aux investisseurs est posée. La réponse devient claire : tous les investisseurs finissent par négocier à de nouveaux prix plus mauvais, ce qui entraîne des résultats défavorables pour eux.

La vidéo se termine en expliquant comment le paiement du flux d'ordres affecte les investisseurs. Le spread s'élargit, ce qui est préjudiciable aux investisseurs, tandis que Dealer 1 et le courtier profitent. Il est présumé que le courtier reçoit une part du surplus. Cependant, si les courtiers sont compétitifs, le profit peut être répercuté sur les investisseurs, en particulier les investisseurs institutionnels qui ont plus de pouvoir de négociation que les investisseurs de détail. La vidéo suggère finalement que les paiements pour le flux d'ordres permettent aux concessionnaires et aux courtiers de prospérer aux dépens des investisseurs.

• 00:00:00 L'instructeur commence une classe d'exercices en revisitant les problèmes précédents des cours et des ensembles de problèmes. En particulier, deux exercices des cours 7 et 8 seront couverts, qui traitent des paiements de flux d'ordres et des coûts de négociation fixés par les bourses. L'instructeur se concentre ensuite sur l'exercice 5 du chapitre 6, qui porte sur les frais de négociation dans le modèle des salons. Le problème porte sur les différents frais facturés par les plateformes de négociation pour les ordres de marché par rapport aux ordres à cours limité et les implications pour les décisions de négociation. L'instructeur clarifie certains aspects du problème et souligne son importance pour la conception de marchés qui fonctionnent mieux.
  
  
• 00:05:00 L'instructeur explique le revenu total qu'un échange reçoit par transaction, qui provient des frais perçus à la fois de l'ordre au marché et de l'ordre à cours limité. Le modèle suppose qu'il existe un actif avec une valeur connue et des prix acheteur et vendeur fixés de manière exogène. Les traders choisissent entre l'achat et la vente et les ordres à cours limité et au marché. Leurs valorisations privées, notées Y, sont uniformément réparties et indépendantes entre les commerçants. Notamment, ces informations privées n'affectent pas les décisions commerciales. Les probabilités d'achat ou de vente d'ordres au marché sont notées P indice M exposant B ou S, respectivement.
  
  
• 00:10:00 L'instructeur explique qu'il a apporté des simplifications et des ajouts au modèle classique de microstructure des marchés financiers. Ils ont enrichi la distribution des valorisations privées et supposé que l'affiliation privée est binaire, soit moins y, soit plus y. Ils supposent également que les ordres au marché ne peuvent être échangés que contre des ordres à cours limité précédemment soumis. On leur demande de calculer l'enchère et de demander des devis en équilibre, mais l'instructeur présente la question aux téléspectateurs et les encourage à réfléchir à des moyens de les calculer. Ils précisent que le modèle des manuels ne suppose pas que si le carnet d'ordres à cours limité est vide, la transaction sera toujours exécutée par le teneur de marché aux mêmes prix.
  
  
• 00:15:00 L'orateur explique comment obtenir de bons prix d'offre et de demande pour la microstructure des marchés financiers. Ils commencent avec le modèle de manuel de base sans frais de négociation et visent des cotations qui rendent les commerçants indifférents entre les marchés et les ordres à cours limité. Les traders doivent pouvoir utiliser à la fois les ordres au marché et les ordres à cours limité, et l'orateur montre les bénéfices possibles du trader côté acheteur avec une valorisation élevée du marketing et des ordres à cours limité. Le commerçant doit maximiser son profit du commerce, et l'indifférence vient de la maximisation du profit.
  
  
• 00:20:00 Le concept de soumission d'un limiteur est discuté, ce qui peut entraîner un meilleur prix mais comporte également un certain risque d'exécution. L'objectif de trouver un équilibre stationnaire est expliqué en mettant l'accent sur la recherche d'une condition égale à la condition vulgaire sur A et B étant donné certaines valeurs fixes de V ml , qui sont des paramètres du modèle. La discussion porte ensuite sur la manière dont le trader suivant choisit entre les ordres au marché et à cours limité, ce qui, à l'équilibre, ne peut jamais amener un trader à t + 1 à soumettre un ordre à cours limité s'il dispose d'un ordre au marché. C'est le seul comportement d'équilibre possible, sinon, il en résulterait une contradiction.
  
  
• 00:25:00 L'orateur explique comment déterminer l'équilibre et trouver les processus de découverte des prix entre le marketing et les ordres limités dans la microstructure des marchés financiers. Ils expliquent que si un trader choisit de soumettre un ordre d'achat à un prix légèrement inférieur à epsilon, il n'est plus indifférent entre la soumission d'un ordre au marché ou à cours limité, et un autre trader peut lui proposer un prix légèrement meilleur. Ils concluent qu'un commerçant doit toujours négocier contre un ordre à cours limité lorsqu'il est disponible, et une condition d'indifférence similaire doit être remplie par le vendeur. L'orateur constate alors que les spreads et les prix bid-ask peuvent être déterminés par un comportement non trivial des traders à la condition de cette indifférence et d'une distribution uniforme des évaluations.
  
  
• 00:30:00 L'instructeur explique comment les spreads bid-ask dans la microstructure des marchés financiers sont affectés par le coût des ordres à cours limité, représenté par FL(o), par rapport au coût des ordres de marché, représenté par F(m). Tous les traders doivent être indifférents entre les ordres au marché et les ordres à cours limité, donc si le coût des ordres à cours limité augmente, il devient moins attrayant pour les traders, et l'écart acheteur-vendeur doit augmenter pour rendre les ordres à cours limité plus attractifs. À l'inverse, si les frais d'ordre au marché augmentent, les ordres à cours limité deviennent plus attrayants et l'écart acheteur-vendeur doit diminuer pour rétablir l'équilibre des préférences des commerçants. Les plates-formes de négociation peuvent subventionner les ordres à cours limité avec des frais négatifs et les ordres au marché avec des frais positifs, ce qui peut aider à réduire l'écart en rendant les ordres à cours limité plus attrayants.
  
  
• 00:35:00 L'orateur discute de l'impact des ordres à cours limité négatifs et de la subvention croisée des ordres à cours limité avec des ordres au marché sur les coûts de négociation. Tout en réduisant le spread nominalement, cela ne diminue pas nécessairement les coûts de transaction car le montant réel qu'un trader paie pour un ordre d'achat au marché est donné par v + 1/3l + f. Cependant, il est toujours considéré comme une pratique améliorant le bien-être. Ensuite, l'orateur parle des paiements pour le flux d'ordres et explore les conséquences de la transmission du flux d'ordres des investisseurs non avertis aux concessionnaires. Il s'agit d'une pratique largement répandue dans le monde réel, et l'orateur note qu'il faut tenir compte des valeurs fondamentales pour déterminer si un titre paie un taux élevé ou faible.
  
  
• 00:40:00 La vidéo présente un modèle dans lequel un investisseur achète ou vend au hasard un actif sans connaître ses véritables valeurs fondamentales, sur la base d'une probabilité d'être un investisseur de détail ou un investisseur institutionnel. Les investisseurs institutionnels sont en outre divisés en informés ou non informés, alors qu'il existe également trois concessionnaires sur le marché sans aucun avantage informationnel. Le modèle ne suppose aucun paiement pour le flux d'ordres entre le courtier et les concessionnaires, qui sont en concurrence, et le courtier sélectionne au hasard un concessionnaire parmi ceux qui affichent le meilleur prix pour l'ordre. L'objectif est de calculer les cours acheteur et vendeur affichés par les concessionnaires, dans un modèle qui rappelle le modèle de Glosten-Milgrom.
  
  
• 00:45:00 Le modèle Milgram est appliqué pour déterminer la valeur attendue de la commande conditionnelle passée par un commerçant informé. Le pouvoir de marché n'est pas observé malgré l'existence d'un petit nombre de concessionnaires et d'éventuelles collusions car ils sont toujours soumis à la concurrence de Bertrand, et la concurrence sur les prix les place en oligopole. La formule du prix S est dérivée de la probabilité de recevoir un ordre d'achat d'un investisseur institutionnel informé ou non. Enfin, la formule du prix du bit est obtenue, qui est la même que le prix S.
  
  
• 00:50:00 Le concept de domaine de paiement de débordement est introduit lorsqu'il est supposé que le concessionnaire 1 a un paiement pour un arrangement de flux d'ordres dans lequel le courtier donne au concessionnaire 1 tous les ordres des investisseurs de détail, et le concessionnaire accepte d'exécuter ces ordres au meilleurs prix disponibles fixés par les deux concessionnaires restants. Le courtier sert de routeur et décide à qui transmettre la commande. On en déduit les cotations affichées par les concessionnaires 2 et 3, et on constate que l'écart acheteur-vendeur est plus élevé dans ce cas que lorsqu'il n'y a pas de paiement pour le flux d'ordres. La probabilité qu'un trader soit informé est déterminée pour obtenir le prix s. Le spread bid-ask est plus élevé dans ce cas que lorsqu'il n'y a pas de paiement pour le flux d'ordres. Enfin, la plus grande valeur possible de P est calculée.
  
  
• 00:55:00 L'instructeur explique comment trouver la plus grande valeur possible de P pour le concessionnaire un et les conditions requises pour que le concessionnaire soit prêt à payer P. Le profit du concessionnaire un doit être non négatif et son profit de chaque l'ordre peut être dérivé de l'équilibre de la partie B, qui consiste à recevoir Alpha Sigma de tout ordre reçu. Le paiement du flux d'ordres est ensuite discuté, et la question est posée de savoir s'il est bénéfique ou préjudiciable aux investisseurs. La réponse est claire : tous les investisseurs finissent par négocier aux nouveaux prix, plus mauvais, ce qui se traduit par de pires résultats pour eux.
  
  
• 01:00:00 La vidéo explique comment le paiement du flux d'ordres affecte les investisseurs. Le spread s'élargit, ce qui est préjudiciable aux investisseurs, tandis que Dealer 1 et le courtier profitent. Le courtier reçoit vraisemblablement une partie de l'excédent. Cependant, si les courtiers sont compétitifs, le profit pourrait être transmis aux investisseurs, en particulier aux investisseurs institutionnels qui ont plus de pouvoir de négociation que les investisseurs de détail. La vidéo conclut que les paiements pour le flux d'ordres permettent aux concessionnaires et aux courtiers de proliférer aux dépens des investisseurs.

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Exercice cours 4, partie 2 (Microstructure des marchés financiers)

Exercice cours 4, partie 2 (Microstructure des marchés financiers)

Dans la conférence précédente, l'instructeur a discuté d'un problème complexe qui combinait le modèle de Kyle avec le modèle de Stoll et a présenté un croupier averse au risque avec des préférences de moyenne-variance. L'objectif était de trouver un équilibre linéaire où la taille de l'ordre du commerçant informé est une fonction linéaire de la valeur fondamentale, et le concessionnaire fixe les prix selon un calendrier linéaire. Cependant, l'instructeur mentionne qu'il ne passera pas en revue la solution complète dans cette vidéo car elle est déjà disponible sur le site Web du cours.

L'instructeur aborde deux aspects difficiles avec lesquels les étudiants peuvent avoir du mal à faire l'exercice. La partie A du problème nécessite de trouver l'espérance conditionnelle et la variance de l'entreprise V sur la base de la file d'attente totale observée du flux de commandes. Cela implique de calculer la valeur attendue et la variabilité de V compte tenu des informations sur la file d'attente. D'autre part, la partie C est considérée comme la pièce maîtresse du modèle de Stoll avec l'aversion au risque et la prise de décision du concessionnaire. Cela implique que les concessionnaires prennent le prix comme donné, bien qu'en réalité, ils déterminent le barème des prix en fonction du flux d'ordres. L'instructeur explique l'incohérence de cette logique et comment les revendeurs déterminent combien ils sont prêts à fournir à un prix fixe.

La vidéo se penche sur les effets de l'aversion au risque sur les courtiers dans la microstructure des marchés financiers. Lorsque les concessionnaires sont averses au risque et ont une utilité concave, le concept d'indifférence à l'égard du profit par unité négociée ne s'applique plus. Chaque revendeur n'est disposé à acheter qu'une quantité limitée de tout actif risqué, même si le bénéfice par transaction est positif ou négatif. Les concessionnaires averses au risque évitent de prendre des positions importantes et risquées, car l'augmentation de leur volume d'achat augmente également le risque de leur position globale, ce qui entraîne une variance plus élevée de leur richesse future. En conséquence, il devient nécessaire de déterminer le montant maximum que les concessionnaires sont prêts à acheter ou à vendre pour un prix donné. Cette décision donne naissance à la courbe d'offre Q de P et au barème de prix P de Q sur le marché financier.

L'instructeur explique comment la fonction d'utilité du concessionnaire est utilisée pour déterminer la quantité optimale à fournir, ce qui conduit à l'équation de Y de P, où Y représente le montant que les concessionnaires sont prêts à échanger. La nature concurrentielle des concessionnaires est soulignée et le processus de résolution du problème de maximisation est décrit. L'instructeur aborde également les aspects algébriques du problème, puis revient à la partie A, où la distribution conditionnelle de V, étant donné Q, doit être trouvée à l'aide de l'équation RLS. La conclusion de RLS (moindres carrés récursifs) est utilisée pour estimer Y sur la base des informations sur X.

La dérivation de la distribution de V conditionnelle à Q est expliquée, l'instructeur mentionnant qu'elle est décrite par une fonction de densité de probabilité (PDF) qui peut être calculée à l'aide de la règle de Bayes. L'instructeur note que la formule présentée n'est pas montrée sur la diapositive et souligne l'importance de garder une trace de l'espérance de Q et de calculer l'espérance de B. Ils discutent également d'un moyen plus rapide et plus efficace de dériver cette expression et d'une méthode plus longue et plus longue. fastidieuse, en particulier pour le modèle exact de la vache.

L'orateur explique en outre comment trouver la probabilité conjointe d'observer un D et un Q spécifiques, qui apparaît au numérateur de la formule, et la probabilité d'observer une réalisation particulière de Q, qui est au dénominateur. La probabilité conjointe peut être décomposée en produit de deux PDF indépendants puisque U et V sont des variables indépendantes. La dérivation de cette formule est expliquée, avec une suggestion pour ceux qui ne sont pas intéressés de sauter cette partie.

Les propriétés de la distribution normale sont discutées et les fonctions de distribution cumulative (CDF) de V et U sont dérivées sur la base de l'espérance et de la variance inconditionnelles. La PDF conjointe pour V et U est également déterminée en invoquant les propriétés de la distribution normale et l'indépendance entre les variables. La somme de bêta V moins X0 et U se trouve être normalement distribuée, et son espérance mathématique et sa variance peuvent être calculées en utilisant la méthode des mélanges. Cependant, un moyen plus court de calculer cela consiste à utiliser directement les propriétés de la distribution normale et de l'indépendance.

L'orateur explique comment obtenir la distribution de probabilité conditionnelle de Q, en supposant que Q a la forme bêta fois la moyenne de V moins X0 plus la moyenne de U. La variance de Q est dérivée comme bêta au carré fois la variance de V plus la variance de U. À l'aide de ces résultats, le locuteur fournit une expression pour F de Q en combinant la PDF de la distribution normale et la PDF jointe. Bien que l'expression résultante soit compliquée, elle peut être simplifiée en collectant et en additionnant tous les termes. L'orateur reconnaît que cette distribution n'est pas encore très informative, ce qui rend difficile de savoir si Q est normalement distribué et d'en déterminer la moyenne et la variance.

À l'avenir, l'orateur explique comment trouver la moyenne et la variance en considérant la forme de X comme normale et en réécrivant V comme un carré complet pour vérifier une certaine fraction. Ils simplifient la différence en une fraction et confirment que cette fraction fonctionne bien comme la variance du conditionnel au signal.

Enfin, l'instructeur explique comment trouver l'espérance conditionnelle de la file d'attente conditionnelle par des manipulations algébriques. Ils désignent le grand terme par 2V, appelé mu, et l'ensemble au carré par V moins mu au carré divisé par Sigma au carré. Cette simplification permet de trouver la moyenne. L'instructeur conclut en mentionnant qu'il y aura plus de problèmes couverts dans les conférences 9 et 10, en se concentrant sur la valeur de la liquidité et de l'information publique sur les marchés, ainsi qu'une discussion continue sur le trading à haute fréquence.

• 00:00:00 L'instructeur discute d'un problème difficile de la conférence précédente qui combinait le modèle de Kyle avec le modèle de Stoll et ajoutait un croupier averse au risque avec des préférences de moyenne-variance. L'objectif était de trouver un équilibre linéaire où la taille de l'ordre du commerçant informé est une fonction linéaire de la valeur fondamentale et le concessionnaire fixe les prix selon un calendrier linéaire. L'instructeur explique qu'il ne passera pas en revue la solution complète dans cette vidéo car elle a déjà été publiée sur le site Web du cours.
  
  
• 00:05:00 L'instructeur aborde deux aspects avec lesquels les étudiants peuvent avoir des difficultés lors de l'exercice. La partie A nécessite de trouver l'espérance conditionnelle et la variance de l'entreprise V sur la base de la file d'attente totale observée du flux de commandes. La partie C est la pièce maîtresse du modèle de Stoll avec l'aversion au risque et la prise de décision du concessionnaire. Cela implique que les concessionnaires prennent le prix comme donné, bien qu'en réalité, ils déterminent le barème des prix en fonction du flux d'ordres. L'instructeur explique l'incohérence dans la logique et comment les revendeurs déterminent combien ils sont prêts à fournir à un prix fixe.
  
  
• 00:10:00 La vidéo traite des effets de l'aversion au risque sur les courtiers dans la microstructure des marchés financiers. Le concept d'indifférence à l'égard du profit par unité négociée n'est plus applicable lorsque les courtiers sont averses au risque et ont une utilité concave. Chaque revendeur n'est disposé à acheter qu'une quantité limitée de tout actif risqué, même si le bénéfice par transaction est strictement positif ou négatif. Les concessionnaires averses au risque ne prendront pas de positions importantes et risquées, car plus ils achètent, plus leur position totale devient risquée, ce qui entraîne une plus grande variance de leur richesse future. Par conséquent, pour un prix donné, il est nécessaire de déterminer le montant maximum que les concessionnaires sont prêts à acheter ou à vendre. Cette décision donne la courbe d'offre Q de P et le prix prévu P de Q sur le marché financier.
  
  
• 00:15:00 L'orateur explique comment la fonction d'utilité du concessionnaire est utilisée pour déterminer le montant optimal à fournir et obtenir l'équation de Y de P, où Y est le montant que les concessionnaires sont prêts à échanger. La nature concurrentielle des concessionnaires est mise en évidence et le processus de résolution du problème de maximisation est expliqué. L'orateur aborde également les parties algébriques du problème et revient à la partie A, où la distribution conditionnelle de V, conditionnelle à Q, doit être trouvée à l'aide de l'équation RLS. La conclusion de RLS est utilisée pour estimer Y, compte tenu des informations sur X.
  
  
• 00:20:00 L'instructeur explique comment dériver la distribution de V conditionnelle à Q à l'aide d'une fonction de densité de probabilité. L'instructeur indique que la distribution est décrite par un PDF, qui peut être calculé à l'aide de la règle de Bayes. Ils soulignent également que la formule présentée n'apparaît nulle part sur la diapositive et que l'attente de Q doit être suivie, ainsi que le calcul de l'attente de B. De plus, ils expliquent la manière rapide et rapide de dériver cette expression et le chemin long et fastidieux explicitement pour le modèle exact de la vache.
  
  
• 00:25:00 L'orateur explique comment trouver la probabilité conjointe d'observer un D et un Q particuliers au numérateur de la formule et la probabilité d'observer une réalisation particulière de Q au dénominateur. La probabilité conjointe peut être décomposée en produit de deux PDF indépendants car U et V sont des variables indépendantes. La dérivation de cette formule est expliquée, avec une suggestion pour ceux qui ne sont pas intéressés à partir.
  
  
• 00:30:00 La PDF de la distribution normale est discutée et la CDF de V et U est dérivée sur la base de l'espérance et de la variance inconditionnelles. La PDF conjointe pour V et U est également déterminée en invoquant les propriétés de la distribution normale et indépendamment. La somme de bêta V moins X0 et U se trouve être normalement distribuée, et l'espérance mathématique et la variance de cette somme peuvent être calculées en utilisant la méthode des mélanges. Cependant, un moyen plus court de calculer cela consiste simplement à utiliser les propriétés de distribution normale et d'indépendance.
  
  
• 00:35:00 L'orateur explique comment obtenir la distribution de probabilité conditionnelle de Q, étant donné que nous connaissons V et que nous supposons que Q a la forme bêta fois la moyenne de V nu moins x0 plus la moyenne de U. La variance de Q est dérivé en tant que bêta au carré fois la variance de V plus la variance de U. En utilisant ces résultats, le locuteur fournit une expression pour F de Q en combinant la PDF de la distribution normale et la PDF conjointe. L'expression résultante est compliquée, mais il est possible de la simplifier en rassemblant tous les termes et en les additionnant. L'orateur note que cette distribution n'est pas encore très révélatrice et qu'il est difficile de voir si Q est normal et quelles sont sa moyenne et sa variance.
  
  
• 00:40:00 L'orateur explique comment trouver la moyenne et la variance étant donné que la forme de X est normale et comment écrire V sous la forme d'un carré complet pour confirmer qu'une certaine fraction fonctionne. Ils simplifient la différence en une fraction et confirment que cette fraction fonctionne réellement comme la variance du conditionnel au signal.
  
  
• 00:45:00 L'instructeur explique comment trouver l'attente de condition de la file d'attente conditionnelle à l'aide de quelques manipulations algébriques, désignant le terme énorme par 2 V comme mu et l'ensemble au carré comme V moins mu au carré divisé par Sigma au carré. Voici comment simplifier l'expression et trouver la moyenne. L'instructeur mentionne également qu'il y aura plus de problèmes à couvrir dans les cours 9 et 10 sur la valeur de la liquidité et de l'information publique sur les marchés, tout en continuant à parler de trading à haute fréquence.

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Cours 13, partie 1 : Trading à haute fréquence ; Information publique (microstructure des marchés financiers)

Cours 13, partie 1 : Trading à haute fréquence ; Information publique (microstructure des marchés financiers)

Dans la conférence, l'orateur discute de l'effet du trading à haute fréquence (HFT) sur les marchés et du problème de l'information du public. La présence de HFT sur le marché crée un déséquilibre d'information entre les commerçants, similaire à des commerçants plus informés. Cette asymétrie d'information nuit à la liquidité, élargit le spread et ne conduit pas nécessairement à une meilleure découverte des prix. Le HFT peut être considéré comme une course aux armements avec des investissements inutiles pour obtenir des avantages. Cependant, lorsque tout le monde devient rapide, la situation devient équivalente à celle où tout le monde est lent, sauf que tout le monde a investi une somme d'argent importante pour atteindre la vitesse.

Pour résoudre ces problèmes, l'orateur propose de remplacer l'enchère continue par des enchères par lots fréquentes. Cependant, le HFT génère des opportunités arbitraires qui ne disparaissent pas avec le temps, et cette approche ne favorise pas la corrélation entre des actifs identiques. Même avec plus de commerçants HFT, le problème du HFT ne serait pas résolu uniquement par la mise en œuvre d'un nouveau système d'enchères.

Ensuite, le présentateur discute de l'efficacité des prix par rapport au S&P 500 au comptant et aux contrats futurs. Ces actifs sont corrélés car ils suivent tous les deux le S&P 500, mais le contrat à terme est à court terme et reflète la valeur attendue du S&P 500 dans une semaine. Selon la théorie, les prix devraient être des martingales et efficaces pour ces contrats à terme du S&P 500. Cependant, lors de l'examen des données sur les prix à des intervalles plus courts, la corrélation entre les prix au comptant et les prix futurs commence à diminuer.

La conférence explore également la corrélation entre les indices de prix et ses implications pour les opportunités d'arbitrage. La corrélation entre deux indices de prix augmente avec des intervalles de temps plus longs. Cependant, à mesure que l'intervalle de temps se réduit à zéro, la corrélation entre les indices devient nulle. Cela signifie que les traders les plus rapides, qui peuvent opérer en quelques millisecondes, auront toujours accès à des opportunités d'arbitrage. Un graphique illustrant les profits moyens par arbitrage dans le temps montre que ces profits ne diminuent pas. Le conférencier présente un modèle simple avec deux types de traders : les traders "humides" qui arrivent aléatoirement dans le temps et les traders à haute fréquence qui ont accès à des opportunités d'arbitrage.

En outre, le professeur explique le rôle des commerçants de bruit et des commerçants à haute fréquence sur le marché. Les noise traders arrivent au hasard et veulent acheter ou vendre une unité d'action sans intention particulière. Les traders à haute fréquence agissent en tant que fournisseurs de liquidités, l'un d'eux agissant en tant que teneur de marché et affichant des cotations pour une unité de l'actif. D'autres traders à haute fréquence agissent comme des tireurs d'élite des cotations périmées, et s'ils observent les nouvelles publiques avant le teneur de marché, ils peuvent tirer parti de ces cotations périmées. Le professeur calcule les bénéfices de flux attendus du teneur de marché, des tireurs d'élite et des non-tireurs d'élite dans ce scénario.

La conférence se poursuit par une discussion sur les opportunités commerciales et les bénéfices pour le teneur de marché et les tireurs d'élite en cas d'arrivée de nouvelles. Le teneur de marché peut tirer profit de la négociation avec des investisseurs informés et des commerçants bruyants non informés, mais subit des pertes s'il est piraté par d'autres commerçants. Les tireurs d'élite ont une opportunité de trading avec une probabilité définie comme le saut lambda, et cette opportunité est rentable si J (saut) est supérieur à s sur 2. Pour que les traders à haute fréquence restent indifférents entre l'adoption de l'une ou l'autre règle, le profit attendu du teneur de marché devrait être égal au profit attendu d'un tireur d'élite.

L'orateur se concentre ensuite sur le spread d'équilibre dans le trading et sur la manière dont il n'est pas affecté par le nombre de traders à haute fréquence sur le marché. Cela signifie que le fait d'avoir plus de traders à haute fréquence n'améliore pas nécessairement le marché en termes de spread, de liquidité ou de rétrécissement des prix. La conférence explore également la proposition d'enchères par lots fréquentes comme solution potentielle à l'échec du marché causé par le commerce continu. Dans une enchère par lots fréquente, les commerçants peuvent soumettre leurs ordres à différents intervalles en fonction de leur latence. Les commerçants lents et non informés soumettent leurs ordres plus tôt, tandis que les commerçants rapides et informés peuvent les soumettre plus tard, mais à des intervalles de temps plus longs.

La conférence explique que la mise en œuvre d'un système d'enchères par lots introduit des retards, qui peuvent être inefficaces car ils permettent la possibilité d'informations asymétriques, permettant aux traders rapides de négocier sur des cotations obsolètes qui arrivent pendant cette période. Cependant, si le temps de retard (tau) est suffisamment grand, la longueur relative de l'intervalle où se produit la négociation informée devient suffisamment petite pour atténuer le problème de la négociation informée et réduire le sniping des cotations périmées. Cela suggère que la transition d'un marché continu vers des enchères par lots relativement fréquentes peut être une solution pour répondre à la course à la latence minimisée parmi les traders à haute fréquence.

La discussion se déplace ensuite vers l'impact de l'information publique sur les marchés. Le conférencier souligne que la plupart des modèles se sont principalement concentrés sur les effets de l'information asymétrique et des signaux privés, tandis que l'influence de la volatilité globale et de l'incertitude mondiale sur les prix et le commerce a été moins explorée. Le concept de croyances d'ordre supérieur est introduit, qui a gagné du terrain dans l'explication des phénomènes empiriques. La conférence présente un modèle qui tente d'expliquer le volume élevé des échanges observé après les annonces publiques à travers le prisme des croyances d'ordre supérieur.

Ensuite, le concept de croyances de second ordre dans la théorie des jeux est exploré dans le cadre d'un modèle simple connu sous le nom de Lost Milgram Model. Ce modèle intègre deux composantes, thêta un et thêta deux, qui sont équiprobables et indépendantes, et déterminent collectivement la valeur de l'actif. Les deux commerçants observent le signal public thêta un, mais seul le commerçant informé a accès au thêta deux. Le signal public a un impact sur les résultats en termes de spread mais pas de prix moyen. Comprendre les croyances de second ordre est crucial pour comprendre le comportement des joueurs dans les jeux, bien que la plupart des jeux les réduisent à des croyances de premier ordre en raison de la complexité et des inconvénients associés aux boucles infinies.

L'orateur explique que le thêta deux, le signal privé disponible uniquement pour le commerçant informé, devrait être attendu sur la base des informations publiques accessibles à tous les commerçants. Le dealer, qui a accès à l'information publique, sait que si le signal est thêta un et que l'ordre provient d'un noise trader, la valeur attendue conditionnée à cette information est simplement thêta un. Le prix de l'offre, qui peut être supérieur ou inférieur, est également déterminé par les mêmes informations. En conséquence, la propagation ne dépend pas de thêta un et reste constante. Dans ce modèle fermé de Milgram, tous les agents mettent simultanément à jour leurs opinions sur la valorisation de l'actif en réponse au signal public, mais aucune transaction réelle n'a lieu. Le modèle suppose que tous les agents ne considèrent que la valeur fondamentale de l'actif et n'intègre pas la revente.

De plus, la conférence présente un modèle de trading avec des informations asymétriques impliquant deux générations de traders avec des horaires et des lieux de trading différents. Les négociants à court terme à Londres déchargent leurs positions sur des négociants à New York à la fin de la journée de négociation à Londres, car les négociants de New York sont prêts à conserver leurs stocks pendant la nuit. Les traders de Londres se concentrent principalement sur la valeur de revente de leurs positions aux traders de New York, formant ainsi des conjectures sur le montant que les traders de New York seraient prêts à payer pour leurs positions lors de l'achat d'actifs. L'orateur démontre qu'une information publique plus précise conduit à un désaccord accru entre les commerçants concernant la valeur de l'actif. Ce désaccord génère un volume d'échanges et des croyances divergentes basées sur des informations privées. L'orateur aborde également une question concernant la manière dont les cambistes clôturent leurs positions, ce qui peut être fait soit en détenant des espèces dans une devise sûre, soit en remboursant de l'argent emprunté dans la même devise.

• 00:00:00 Le conférencier discute de l'effet du trading à haute fréquence (HFT) sur les marchés et du problème de l'information du public. L'existence du HFT sur le marché conduit à une asymétrie informationnelle entre les traders, tout comme avoir des traders plus informés, nuire à la liquidité et élargir le spread, et ne conduisant pas nécessairement à une meilleure découverte des prix. Le trading à haute fréquence est comme une course aux armements avec des investissements inutiles pour obtenir des avantages, mais quand tout le monde est rapide, c'est la même chose que quand tout le monde est lent, sauf que tout le monde a investi beaucoup d'argent pour devenir rapide. Le conférencier propose de remplacer l'enchère continue par des enchères par lots fréquentes mais le HFT génère ces opportunités arbitraires qui ne disparaissent pas avec le temps et ne favoriseront pas la corrélation entre des actifs identiques, même avec plus de traders HFT, ce qui signifie que le problème du HFT ne serait pas résolu. uniquement par un nouveau système d'enchères.
  
  
• 00:05:00 Le présentateur discute de l'efficacité des prix et de son lien avec le S&P 500 au comptant et les contrats futurs. Les prix de ces actifs sont corrélés car ils suivent tous les deux le S&P 500, mais le contrat à terme est à court terme et reflète la valeur attendue du S&P 500 dans une semaine. Les prix sont des martingales et devraient être efficaces pour ces contrats à terme du S&P 500. Les données de prix d'un jour de bourse montrent que les deux prix sont étroitement corrélés, mais lorsqu'ils sont examinés à des intervalles plus courts, la corrélation entre les deux commence à disparaître.
  
  
• 00:10:00 La corrélation entre les indices de prix est discutée, en mettant l'accent sur les opportunités d'arbitrage. La corrélation entre deux indices de prix augmente avec les intervalles de temps, mais lorsque l'intervalle de temps se réduit à zéro, la corrélation est toujours nulle, ce qui signifie que les traders les plus rapides qui peuvent opérer avec un préavis de quelques millisecondes auront toujours accès à des opportunités d'arbitrage. Le même point est illustré par un graphique qui montre des bénéfices moyens par arbitrage au fil du temps, qui ne diminuent pas. Un modèle simple qui explique ce phénomène est également présenté, où il existe deux types de commerçants sur le marché, les commerçants humides qui arrivent au hasard au fil du temps et les commerçants à haute fréquence qui ont accès à des opportunités d'arbitrage.
  
  
• 00:15:00 Le professeur explique le rôle des marchands de bruit et des marchands à haute fréquence sur le marché. Les commerçants de bruit arrivent au hasard et veulent acheter ou vendre une unité d'un stock sans intention spécifique. Les traders à haute fréquence, quant à eux, agissent en tant que fournisseurs de liquidités, et l'un d'eux assume le rôle de teneur de marché en affichant des cotations pour une unité de l'actif. D'autres traders à haute fréquence agissent comme des tireurs d'élite des cotations obsolètes, et s'ils observent les nouvelles publiques avant le teneur de marché, ils peuvent sniper ces cotations obsolètes. Le professeur calcule les profits de flux attendus du teneur de marché, des tireurs d'élite et des non-tireurs d'élite dans ce scénario.
  
  
• 00:20:00 Le conférencier discute des différentes opportunités de trading et des bénéfices qui se présentent pour le market maker et les snipers en cas d'arrivée de nouvelles. Le teneur de marché réalise des bénéfices en négociant avec des investisseurs informés, des commerçants bruyants non informés et des pertes s'il est piraté par d'autres commerçants. Les tireurs d'élite, d'autre part, peuvent négocier avec un saut lambda de probabilité et ont une opportunité de négociation rentable si J est supérieur à s sur 2. Le profit attendu du teneur de marché doit être égal au profit attendu d'un tireur d'élite pour un haut- les commerçants de fréquence de rester indifférents entre l'adoption de l'une ou l'autre des deux règles.
  
  
• 00:25:00 L'orateur discute du spread d'équilibre dans le trading et de la manière dont il n'est pas affecté par le nombre de traders à haute fréquence sur le marché. Cela signifie que le fait d'avoir plus de traders à haute fréquence ne profite pas nécessairement au marché car cela ne modifie pas le spread, n'améliore pas la liquidité ou ne réduit pas les prix. L'orateur évoque également la proposition d'une vente aux enchères par lots fréquents pour contrer cette défaillance du marché causée par le commerce continu, qui permet aux commerçants de soumettre leurs ordres à des intervalles différents en fonction de leur latence. Les commerçants non informés et lents soumettent leurs ordres plus tôt que les commerçants informés et rapides qui peuvent les soumettre plus tard mais à un intervalle de temps plus long.
  
  
• 00:30:00 L'orateur explique que le retard causé par un système d'enchères par lots peut être inefficace car il permet la possibilité d'informations asymétriques où les commerçants rapides peuvent négocier sur des cotations périmées qui arrivent pendant cette période. Cependant, si le temps de retard (tau) est suffisamment grand, la longueur relative de l'intervalle où se produit le trading informé devient suffisamment petite pour que le problème de trading informé disparaisse, réduisant ainsi le sniping des cotations périmées. Cela signifie que passer d'un marché continu à des enchères par lots relativement fréquentes peut être une solution à la course des traders à haute fréquence pour minimiser leur latence.
  
  
• 00:35:00 L'accent est mis sur l'effet de l'information publique sur les marchés. Le conférencier explique que la plupart des modèles vus jusqu'à présent ont principalement examiné les effets de l'information asymétrique et des signaux privés. Cependant, l'effet de la volatilité globale de l'incertitude mondiale sur les prix et les échanges sur les marchés en général a rarement été examiné. Le conférencier introduit ensuite le concept de croyances d'ordre supérieur, qui sont théoriques mais qui ont gagné du terrain dans l'explication des phénomènes empiriques. La conférence examine un modèle qui tente d'expliquer le volume élevé des échanges après les annonces publiques par des croyances d'ordre supérieur.
  
  
• 00:40:00 Le concept de croyances de second ordre dans la théorie des jeux est exploré dans le contexte d'un modèle simple appelé le modèle Lost Milgram. Le modèle implique deux composants qui forment la valeur d'un actif, thêta un et thêta deux, tous deux équiprobables et indépendants. Les deux commerçants observent le signal public thêta un, mais seul le commerçant informé observe le thêta deux. Le signal public affecte les résultats, mais uniquement en termes de spread et non de prix moyen. Le concept de croyances de second ordre est crucial pour comprendre le comportement des joueurs dans les jeux, mais celles-ci sont souvent réduites à des croyances de premier ordre dans la plupart des jeux en raison de la complexité et des inconvénients de travailler avec des boucles infinies.
  
  
• 00:45:00 L'orateur explique que le thêta 2, qui est le signal privé que seul le commerçant informé reçoit, est à prévoir compte tenu des informations publiques dont disposent les commerçants. Le concessionnaire a accès à des informations publiques et sait que si le signal était thêta 1 et que l'ordre provient d'un commerçant de bruit, la condition de valeur attendue sur cette information que le concessionnaire reçoit est simplement thêta 1. Cependant, il en va de même pour le prix de l'offre , qui sera supérieur ou inférieur, et par conséquent, la propagation ne dépend pas de thêta 1, c'est-à-dire qu'elle est constante. Dans ce modèle fermé de Milgram, tous les agents du marché mettent simultanément à jour leur opinion sur la valorisation de l'actif en réponse au signal public, mais aucune transaction n'a lieu. Le modèle suppose que tous les agents ne se soucient que de la valeur fondamentale de l'actif et ne comporte aucune revente.
  
  
• 00:50:00 L'orateur présente un modèle de trading avec des informations asymétriques dans lequel il existe deux générations de traders avec des horaires et des lieux de trading différents. Les traders à court terme de Londres déchargent leur position sur les traders de New York à la fin de la journée de trading de Londres, car les traders de New York sont prêts à conserver leurs stocks du jour au lendemain. Les traders de Londres ne se soucient que de la valeur de revente de leur position aux traders de New York, et forment donc des conjectures sur le montant que les traders de New York seront prêts à payer pour leurs positions lorsqu'ils achètent des actifs. L'orateur montre qu'une information publique plus précise conduit à plus de désaccords entre les commerçants sur la valeur de l'actif, générant un volume de transactions et des croyances divergentes en fonction des informations privées. L'orateur répond également à une question sur la façon dont les cambistes clôturent leurs positions, ce qui peut être fait soit en détenant des espèces dans une devise sûre, soit en remboursant de l'argent emprunté dans la même devise.

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Cours 13, partie 2 : Information publique (microstructure des marchés financiers)

Cours 13, partie 2 : Information publique (microstructure des marchés financiers)

Le conférencier plonge dans le modèle Contour, en commençant par un exemple simple qui illustre la divergence des croyances de second ordre entre deux groupes de commerçants, étiquetés I et J. Dans cet exemple, la valeur fondamentale de l'actif a deux composantes, thêta I et thêta J. Les commerçants du groupe I possèdent des informations sur thêta I, tandis que les commerçants du groupe J ont un signal sur thêta J. Cependant, il n'y a pas de signal public et les hypothèses d'indépendance mutuelle et de moyenne nulle sont faites. En conséquence, le trader I et le trader J n'ont aucune connaissance du thêta de l'autre, ce qui conduit à une croyance de second ordre de zéro.

À l'avenir, la conférence se penche sur l'influence de l'information publique et suppose l'existence d'un signal public Y qui fournit des informations sur le thêta total. L'opinion du trader I sur l'évaluation des actifs du trader J ne repose pas sur le signal privé du trader I mais sur les observations des deux traders du signal public Y. Il s'avère que l'espérance de second ordre diminue dans XI, indiquant que plus le signal privé d'un trader est élevé. signal est, plus leur valorisation de l'actif de l'autre joueur est faible. Ce résultat peut être compris intuitivement comme un trader avec un signal privé élevé et une valorisation positive de l'actif en supposant que l'autre joueur, qui n'a pas le même signal privé, valorise moins l'actif.

L'enseignant discute de l'importance des croyances de second ordre dans la microstructure des marchés financiers et met en évidence l'hétérogénéité des informations détenues par les différents acteurs sur les différentes composantes de la valeur totale de l'actif (thêta). Lorsque l'information publique est plus précise, les signaux privés des différents acteurs divergent, entraînant une augmentation des volumes d'échanges. Cela explique pourquoi il y a généralement une activité commerciale plus élevée autour des annonces publiques qui génèrent de nouvelles informations publiques. La plupart des modèles dans ce domaine supposent que tous les signaux se rapportent à la même chose, mais la prise en compte de l'hétérogénéité peut aboutir à des modèles plus informatifs.

Pour illustrer le rôle des croyances de second ordre dans la conduite du commerce, l'orateur présente le cadre du modèle Contour. Ce modèle se compose de deux groupes de commerçants, I et J, opérant sur trois périodes. Au cours de la deuxième période, les traders du groupe I quittent le marché, tandis que les traders du groupe J reçoivent un thêta de valeur en détenant l'actif au cours de la troisième période. Tous les commerçants sont compétitifs et peuvent conditionner leur demande au prix, se comportant de la même manière que les concessionnaires du modèle Kyle. Les commerçants du modèle ont une utilité exponentielle avec une aversion absolue constante pour le risque, et leur richesse est déterminée par di fois p2 moins p1 pour les commerçants du groupe I et la valeur thêta moins p2 pour les commerçants du groupe J.

Le modèle suppose une offre globale normale d'actifs au cours des deux périodes, avec une moyenne nulle et une certaine variance. Dans la première période, l'offre d'actifs doit être égale à la demande des commerçants du groupe I qui exercent leur fonction de demande. Dans la deuxième période, la demande d'actifs doit être égale à la demande totale des commerçants du groupe J, y compris les commerçants du groupe I qui vendent leurs avoirs de la première période, plus une offre globale supplémentaire X. En raison du caractère aléatoire de cette offre, les prix ne seront pas parfaitement informatif, ce qui entraîne une efficacité informationnelle imparfaite. Le problème de maximisation pour les commerçants du groupe I consiste à maximiser leur utilité attendue de la richesse compte tenu de leurs signaux privés et publics, le seul choix étant leur demande DI.

L'orateur explique la configuration du problème avec deux commerçants, où le commerçant I possède un actif et le commerçant J en a besoin, et l'incertitude réside dans le prix auquel ils sont prêts à effectuer des transactions. L'équilibre est supposé avoir une relation linéaire entre P2 et P1, U1 et U2, résultant en une distribution normale de la richesse du commerçant I. En appliquant des préférences moyenne-variance, le locuteur montre que les agents qui maximisent leur utilité de portage sont identiques aux agents ayant des préférences moyenne-variance. Le problème du commerçant J est résolu en utilisant la même approche que le commerçant I. Le problème de maximisation qui en résulte considère l'espérance et la variance de leur richesse compte tenu des variables de conditionnement.

L'enseignant explique le calcul de l'équilibre du modèle. Les prix sont supposés être des fonctions linéaires des facteurs pertinents, y compris le signal public Y, l'offre et la demande des deux périodes et la valeur de l'actif. P1 est une fonction linéaire de thêta, du signal public Y et de l'alimentation U1, tandis que P2 est une fonction linéaire de thêta J, du signal public Y et de l'alimentation Y de U2. Le signal prix de la période 1, q1, dépend de l'offre et de la demande locales. Les demandes optimales des agents sont déterminées par la variance de P2 et la précision de leurs informations sur P2 et thêta. Pour calculer l'équilibre, l'orateur explique comment obtenir les anticipations de P2 conditionnées aux demandes et à l'offre du marché.

L'orateur discute des informations dont disposent les commerçants du groupe J par rapport à ceux du groupe I, en particulier les informations sur le thêta que les commerçants extraient du prix de marché précédemment établi. Cet avantage permet aux commerçants du groupe J d'avoir un avantage sur le marché par rapport aux commerçants du groupe I. L'orateur explique que les prix seront des fonctions linéaires avec des coefficients différents, bien que ces coefficients ne soient pas identifiés à ce stade. Le processus de recherche de q1, qui représente l'espérance conditionnelle de thêta I étant donné le prix p1 et Y, est expliqué, ainsi que sa relation avec les prix sur le marché. La détermination de ces anticipations et de ces prix a pour but de comprendre comment ils s'intègrent dans les stratégies optimales des agents.

Le conférencier explique comment exprimer l'espérance conditionnelle de P2 et thêta sous forme de combinaisons linéaires de signaux, y compris X, Y, q1, q2 et d'autres variables. Ces expressions sont ensuite reconnectées aux stratégies optimales pour obtenir des demandes d'équilibre pour les deux joueurs. Les conditions d'équilibre du marché sont utilisées pour relier les prix d'équilibre aux signaux, ce qui donne des prix linéaires pour P1 et P2. En faisant correspondre les coefficients, les demandes optimales peuvent être calculées en fonction des signaux. Ce processus fournit un équilibre du modèle, bien qu'il puisse exister d'autres équilibres avec des prix non linéaires.

L'orateur discute de la façon dont le commerce est motivé par le désaccord entre les agents et de la façon dont la demande optimale du joueur 1 au cours de la période 1 dépend de son attente de second ordre de thêta. Un signal privé plus élevé reçu par les agents au cours de la période 1 entraîne une attente plus faible des croyances de second ordre détenues par les agents au cours de la période 2, ce qui entraîne une baisse des prix au cours de la période 2. L'article considère également un modèle légèrement plus général qui inclut le thêta K.

La conférence aborde également l'impact de l'information publique sur le volume des échanges, notant que des signaux plus précis conduisent à un volume d'échanges plus élevé. Le modèle considère les effets des traders à court et à long horizon sur l'intégration du marché et montre qu'une intégration élevée du marché conduit à un faible volume de transactions. Un article empirique est référencé pour étayer ces résultats, qui démontrent que les annonces publiques ont un effet important sur les volumes de négociation lorsque l'intégration du marché est plus faible. Cependant, le conférencier prévient que les modèles standard peuvent ne pas représenter avec précision l'impact de l'information publique sur le volume des transactions.

Poursuivant la conférence, l'orateur souligne la nécessité de modèles plus précis qui capturent l'impact de l'information publique sur le volume des transactions. Les modèles standard négligent souvent l'hétérogénéité des signaux et ne tiennent pas compte de la dynamique complexe qui découle de différents acteurs possédant différents niveaux d'information. En intégrant ces facteurs dans les modèles, les chercheurs peuvent mieux comprendre les comportements et les résultats du marché.

Ensuite, le conférencier explore les implications plus larges du modèle Contour et sa pertinence pour les marchés financiers. Le modèle fournit un cadre pour comprendre comment les croyances de second ordre conduisent les activités de trading et la formation des prix. Il souligne l'importance de considérer non seulement les croyances et les signaux directs des commerçants individuels, mais aussi leurs croyances sur les croyances des autres. Ces attentes d'ordre supérieur peuvent avoir un impact significatif sur la dynamique du marché, influençant les décisions de négociation, les niveaux de prix et les volumes de négociation.

De plus, le modèle Contour met en lumière l'interaction entre l'information publique, les signaux privés et l'intégration du marché. La précision des informations publiques affecte la divergence des signaux privés entre les commerçants, ce qui, à son tour, a un impact sur les volumes de transactions. Lorsque les annonces publiques contiennent des signaux hautement informatifs, elles entraînent une plus grande hétérogénéité des signaux privés, ce qui entraîne une augmentation de l'activité commerciale. Cependant, le degré d'intégration du marché joue également un rôle, car une intégration élevée atténue le volume des échanges en raison d'une convergence des signaux et d'une hétérogénéité réduite.

Pour étayer ces conclusions, le conférencier fait référence à un article empirique qui fournit des preuves empiriques de la relation entre les annonces publiques, l'intégration du marché et les volumes de négociation. L'étude montre que lorsque l'intégration du marché est plus faible, les annonces publiques ont un effet plus prononcé sur les volumes d'échanges. Cela souligne l'importance de prendre en compte l'interaction entre l'information publique, la structure du marché et le comportement commercial dans la recherche empirique.

La conférence sur le modèle Contour explore la divergence des croyances de second ordre parmi les commerçants, l'impact de l'information publique sur la dynamique commerciale et le rôle de l'intégration du marché. En intégrant l'hétérogénéité des signaux et des croyances dans les modèles, les chercheurs peuvent mieux comprendre et prédire les comportements du marché. La conférence souligne le besoin de modèles plus précis qui capturent la dynamique complexe des marchés financiers et donne un aperçu des facteurs qui déterminent le volume des transactions et la formation des prix.

• 00:00:00 Le conférencier plonge dans le modèle Contour, en commençant par un exemple simple qui met en évidence la divergence des croyances de second ordre de deux groupes de commerçants, étiquetés I et J, la valeur fondamentale de l'actif ayant deux composantes thêta I et thêta J. Les commerçants du groupe I auront des informations sur thêta I, tandis que les commerçants du deuxième groupe ont un signal sur thêta J. Cependant, il n'y a pas de signal public, et l'indépendance mutuelle et la moyenne de 0 sont supposées. D'après le modèle, on voit que le commerçant I et le commerçant J n'auront aucune idée du thêta de l'autre, ce qui conduit à une croyance de second ordre de zéro.
  
  
• 00:05:00 La conférence continue à discuter de l'information publique et suppose l'existence d'un signal public Y informatif sur le thêta total. L'opinion du trader I sur la valorisation des actifs du trader J ne dépend pas du signal privé du trader I mais est basée sur les observations des deux traders du signal public Y. L'espérance de second ordre s'avère décroissante en XI, ce qui signifie que plus le signal privé d'un trader est élevé. signal est, plus ils valorisent l'actif de l'autre joueur. L'intuition derrière ce résultat est que si un joueur a un signal privé élevé et valorise fortement l'actif, il suppose que l'autre joueur, qui n'a pas le même signal privé, valorise moins l'actif.
  
  
• 00:10:00 Le conférencier discute de l'intuition qui sous-tend l'importance des croyances de second ordre dans la microstructure des marchés financiers. Le facteur clé est l'hétérogénéité des informations que les différents acteurs possèdent sur les différentes composantes de la valeur totale de l'actif échangé (thêta). Plus l'information publique est précise, plus les signaux privés des différents acteurs divergent, entraînant une augmentation des volumes d'échanges. Cela explique pourquoi il y a généralement plus d'échanges autour d'annonces publiques qui génèrent de nouvelles informations publiques. L'hypothèse standard dans la plupart des modèles de ce type est que tous les signaux sont à peu près la même chose, mais le conférencier soutient que la prise en compte de cette hétérogénéité peut produire des modèles plus informatifs.
  
  
• 00:15:00 L'orateur discute du cadre d'un modèle condor pour démontrer comment les croyances de second ordre poussent les agents à commercer. Le modèle se compose de deux groupes de commerçants, I et J, qui opèrent sur trois périodes, les commerçants I quittant le marché à la deuxième période et les commerçants J recevant une valeur thêta pour avoir l'actif à la troisième période. Tous les commerçants sont compétitifs et peuvent conditionner leur demande au prix, les commerçants se comportant comme des revendeurs dans le modèle de Kyle. Les commerçants ont une utilité exponentielle avec une aversion au risque absolue constante, et leur richesse est donnée par di fois p2 moins p1 pour les commerçants I et la valeur thêta moins p2 pour les commerçants J.
  
  
• 00:20:00 Le modèle de la microstructure du marché financier suppose une offre globale normale d'actifs au cours des deux périodes, avec une moyenne nulle et une certaine variance. Dans la période 1, l'offre d'actifs doit être égale à la demande des commerçants I qui exercent leur fonction de demande, tandis que dans la période 2, la demande d'actifs doit être égale à la demande totale des agents J, y compris les commerçants I qui vendent leurs avoirs U1, plus une offre globale supplémentaire X Le caractère aléatoire de cette offre signifie que les prix ne seront pas parfaitement informatifs, d'où une efficacité informationnelle imparfaite. Le problème de maximisation des commerçants consiste à maximiser leur utilité attendue de la richesse compte tenu de leurs signaux privés et publics, le seul choix étant leur demande DI.
  
  
• 00:25:00 L'orateur explique la configuration du problème avec deux commerçants, où le commerçant I a un actif et le commerçant J en a besoin, et l'incertitude réside dans le prix qu'ils sont prêts à payer pour cela. L'équilibre est supposé avoir une relation linéaire entre P2 et P1, U1 et U2, résultant en une distribution normale de la richesse de l'agent I. En appliquant des préférences de variance moyenne, le locuteur montre que les agents qui maximisent leur utilité de portage sont identiques aux agents qui ont des préférences de variance moyenne. De même, le problème du commerçant J est résolu en utilisant la même approche que celle du commerçant I. Le problème de maximisation qui en résulte prend en compte l'espérance et la variance de leur richesse compte tenu des variables de conditionnement.
  
  
• 00:30:00 L'orateur discute du calcul de l'équilibre du modèle. Les prix sont supposés être des fonctions linéaires de tout ce qui est pertinent, y compris le signal public Y, l'offre et la demande des deux périodes et la valeur de l'actif. P1 est une fonction linéaire de thêta, du signal public Y et de l'alimentation U1, tandis que P2 est une fonction linéaire de thêta J, du signal public Y et de l'alimentation Y de U2. Le signal prix de la période 1, q1, dépend de l'offre et de la demande locales. Les demandes optimales des agents sont déterminées par la variance de P2 et la précision de leurs informations sur P2 et thêta. Pour calculer l'équilibre, l'orateur poursuit en expliquant comment arriver aux anticipations de P2 conditionnées par les demandes et les offres du marché.
  
  
• 00:35:00 L'orateur discute des informations dont disposent les commerçants J par rapport aux commerçants I, en particulier des informations sur le temps que les commerçants extraient du prix établi sur le marché avant leur arrivée. Cela permet aux commerçants J d'avoir un avantage sur le marché par rapport aux commerçants I. L'orateur explique que les prix seront des fonctions linéaires et qu'il y aura différents coefficients, cependant, à ce stade, ils ne peuvent pas identifier ces coefficients. Ils expliquent ensuite le processus de recherche de q1, qui est l'espérance conditionnelle de thêta I étant donné le prix p1 et Y, et comment il se rapporte aux prix sur le marché. La recherche de ces anticipations et de ces prix a pour but de comprendre comment ils s'intègrent dans les stratégies optimales des agents.
  
  
• 00:40:00 Le conférencier explique comment exprimer l'espérance conditionnelle de p2 et θ sous forme de combinaisons linéaires de signaux, y compris X, Y, q1, q2 et d'autres variables. Ces expressions sont ensuite reconnectées aux stratégies optimales pour obtenir des demandes d'équilibre pour les deux joueurs. Les conditions d'équilibre du marché sont utilisées pour relier les prix d'équilibre aux signaux, ce qui donne des prix linéaires pour P1 et P2. En faisant correspondre les coefficients, les demandes optimales peuvent être calculées en fonction des signaux. Ce processus nous donne un équilibre du modèle, mais il peut y avoir d'autres équilibres avec des prix non linéaires.
  
  
• 00:45:00 L'orateur explique comment le trading est motivé par un désaccord entre les agents et comment la demande optimale du joueur 1 dans la période 1 dépend de son attente de second ordre de thêta. Plus le signal privé reçu par les agents dans la période 1 est élevé, plus ils s'attendent à ce que les croyances de second ordre des agents de la période 2 soient faibles, ce qui entraîne une baisse des prix dans la période 2. L'article considère également un modèle légèrement plus général qui inclut le thêta K.
  
  
• 00:50:00 Le conférencier discute de l'impact de l'information publique sur le volume des transactions, où des signaux plus précis conduisent à un volume de transactions plus élevé. Le modèle prend en compte les effets des traders à court et à long horizon sur l'intégration du marché, ce qui montre qu'une intégration élevée du marché conduit à un faible volume de transactions. Un article empirique est également utilisé pour étayer les résultats, qui montrent que les annonces publiques ont un effet important sur les volumes de transactions lorsque l'intégration du marché est plus faible. Cependant, le conférencier prévient que les modèles standard peuvent ne pas représenter avec précision l'impact de l'information publique sur le volume des transactions.

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Exercice cours 5, partie 1 (Microstructure des marchés financiers)

Exercice cours 5, partie 1 (Microstructure des marchés financiers)

Le conférencier plonge dans le modèle Contour, en commençant par un exemple simple qui illustre la divergence des croyances de second ordre entre deux groupes de commerçants, étiquetés I et J. Dans cet exemple, la valeur fondamentale de l'actif a deux composantes, thêta I et thêta J. Les commerçants du groupe I possèdent des informations sur thêta I, tandis que les commerçants du groupe J ont un signal sur thêta J. Cependant, il n'y a pas de signal public et les hypothèses d'indépendance mutuelle et de moyenne nulle sont faites. En conséquence, le trader I et le trader J n'ont aucune connaissance du thêta de l'autre, ce qui conduit à une croyance de second ordre de zéro.

À l'avenir, la conférence se penche sur l'influence de l'information publique et suppose l'existence d'un signal public Y qui fournit des informations sur le thêta total. L'opinion du trader I sur l'évaluation des actifs du trader J ne repose pas sur le signal privé du trader I mais sur les observations des deux traders du signal public Y. Il s'avère que l'attente de second ordre diminue en XI, indiquant que plus le signal privé d'un trader est élevé. signal est, plus leur valorisation de l'actif de l'autre joueur est faible. Ce résultat peut être compris intuitivement comme un trader avec un signal privé élevé et une valorisation positive de l'actif en supposant que l'autre joueur, qui n'a pas le même signal privé, valorise moins l'actif.

L'enseignant discute de l'importance des croyances de second ordre dans la microstructure des marchés financiers et met en évidence l'hétérogénéité des informations détenues par les différents acteurs sur les différentes composantes de la valeur totale de l'actif (thêta). Lorsque l'information publique est plus précise, les signaux privés des différents acteurs divergent, entraînant une augmentation des volumes d'échanges. Cela explique pourquoi il y a généralement une activité commerciale plus élevée autour des annonces publiques qui génèrent de nouvelles informations publiques. La plupart des modèles dans ce domaine supposent que tous les signaux se rapportent à la même chose, mais la prise en compte de l'hétérogénéité peut aboutir à des modèles plus informatifs.

Pour illustrer le rôle des croyances de second ordre dans la conduite du commerce, l'orateur présente le cadre du modèle Contour. Ce modèle se compose de deux groupes de commerçants, I et J, opérant sur trois périodes. Au cours de la deuxième période, les traders du groupe I quittent le marché, tandis que les traders du groupe J reçoivent un thêta de valeur en détenant l'actif au cours de la troisième période. Tous les commerçants sont compétitifs et peuvent conditionner leur demande au prix, se comportant de la même manière que les concessionnaires du modèle Kyle. Les commerçants du modèle ont une utilité exponentielle avec une aversion absolue constante pour le risque, et leur richesse est déterminée par di fois p2 moins p1 pour les commerçants du groupe I et la valeur thêta moins p2 pour les commerçants du groupe J.

Le modèle suppose une offre globale normale d'actifs au cours des deux périodes, avec une moyenne nulle et une certaine variance. Dans la première période, l'offre d'actifs doit être égale à la demande des commerçants du groupe I qui exercent leur fonction de demande. Dans la deuxième période, la demande d'actifs doit être égale à la demande totale des commerçants du groupe J, y compris les commerçants du groupe I qui vendent leurs avoirs de la première période, plus une offre globale supplémentaire X. En raison du caractère aléatoire de cette offre, les prix ne seront pas parfaitement informatif, ce qui entraîne une efficacité informationnelle imparfaite. Le problème de maximisation pour les commerçants du groupe I consiste à maximiser leur utilité attendue de la richesse compte tenu de leurs signaux privés et publics, le seul choix étant leur demande DI.

L'orateur explique la configuration du problème avec deux commerçants, où le commerçant I possède un actif et le commerçant J en a besoin, et l'incertitude réside dans le prix auquel ils sont prêts à effectuer des transactions. L'équilibre est supposé avoir une relation linéaire entre P2 et P1, U1 et U2, résultant en une distribution normale de la richesse du commerçant I. En appliquant des préférences moyenne-variance, le locuteur montre que les agents qui maximisent leur utilité de portage sont identiques aux agents ayant des préférences moyenne-variance. Le problème du commerçant J est résolu en utilisant la même approche que le commerçant I. Le problème de maximisation qui en résulte considère l'espérance et la variance de leur richesse compte tenu des variables de conditionnement.

L'enseignant explique le calcul de l'équilibre du modèle. Les prix sont supposés être des fonctions linéaires des facteurs pertinents, y compris le signal public Y, l'offre et la demande des deux périodes et la valeur de l'actif. P1 est une fonction linéaire de thêta, du signal public Y et de l'alimentation U1, tandis que P2 est une fonction linéaire de thêta J, du signal public Y et de l'alimentation Y de U2. Le signal prix de la période 1, q1, dépend de l'offre et de la demande locales. Les demandes optimales des agents sont déterminées par la variance de P2 et la précision de leurs informations sur P2 et thêta. Pour calculer l'équilibre, l'orateur explique comment obtenir les anticipations de P2 conditionnées aux demandes et à l'offre du marché.

L'orateur discute des informations dont disposent les commerçants du groupe J par rapport à ceux du groupe I, en particulier les informations sur le thêta que les commerçants extraient du prix de marché précédemment établi. Cet avantage permet aux commerçants du groupe J d'avoir un avantage sur le marché par rapport aux commerçants du groupe I. L'orateur explique que les prix seront des fonctions linéaires avec des coefficients différents, bien que ces coefficients ne soient pas identifiés à ce stade. Le processus de recherche de q1, qui représente l'espérance conditionnelle de thêta I étant donné le prix p1 et Y, est expliqué, ainsi que sa relation avec les prix sur le marché. La détermination de ces anticipations et de ces prix a pour but de comprendre comment ils s'intègrent dans les stratégies optimales des agents.

Le conférencier explique comment exprimer l'espérance conditionnelle de P2 et thêta sous forme de combinaisons linéaires de signaux, y compris X, Y, q1, q2 et d'autres variables. Ces expressions sont ensuite reconnectées aux stratégies optimales pour obtenir des demandes d'équilibre pour les deux joueurs. Les conditions d'équilibre du marché sont utilisées pour relier les prix d'équilibre aux signaux, ce qui donne des prix linéaires pour P1 et P2. En faisant correspondre les coefficients, les demandes optimales peuvent être calculées en fonction des signaux. Ce processus fournit un équilibre du modèle, bien qu'il puisse exister d'autres équilibres avec des prix non linéaires.

L'orateur discute de la façon dont le commerce est motivé par le désaccord entre les agents et de la façon dont la demande optimale du joueur 1 au cours de la période 1 dépend de son attente de second ordre de thêta. Un signal privé plus élevé reçu par les agents au cours de la période 1 entraîne une attente plus faible des croyances de second ordre détenues par les agents au cours de la période 2, ce qui entraîne une baisse des prix au cours de la période 2. L'article considère également un modèle légèrement plus général qui inclut le thêta K.

La conférence aborde également l'impact de l'information publique sur le volume des échanges, notant que des signaux plus précis conduisent à un volume d'échanges plus élevé. Le modèle considère les effets des traders à court et à long horizon sur l'intégration du marché et montre qu'une intégration élevée du marché conduit à un faible volume de transactions. Un article empirique est référencé pour étayer ces résultats, qui démontrent que les annonces publiques ont un effet important sur les volumes de négociation lorsque l'intégration du marché est plus faible. Cependant, le conférencier prévient que les modèles standard peuvent ne pas représenter avec précision l'impact de l'information publique sur le volume des transactions.

Poursuivant la conférence, l'orateur souligne la nécessité de modèles plus précis qui capturent l'impact de l'information publique sur le volume des transactions. Les modèles standard négligent souvent l'hétérogénéité des signaux et ne tiennent pas compte de la dynamique complexe qui découle de différents acteurs possédant différents niveaux d'information. En intégrant ces facteurs dans les modèles, les chercheurs peuvent mieux comprendre les comportements et les résultats du marché.

Ensuite, le conférencier explore les implications plus larges du modèle Contour et sa pertinence pour les marchés financiers. Le modèle fournit un cadre pour comprendre comment les croyances de second ordre conduisent les activités de trading et la formation des prix. Il souligne l'importance de considérer non seulement les croyances et les signaux directs des commerçants individuels, mais aussi leurs croyances sur les croyances des autres. Ces attentes d'ordre supérieur peuvent avoir un impact significatif sur la dynamique du marché, influençant les décisions de négociation, les niveaux de prix et les volumes de négociation.

De plus, le modèle Contour met en lumière l'interaction entre l'information publique, les signaux privés et l'intégration du marché. La précision des informations publiques affecte la divergence des signaux privés entre les commerçants, ce qui, à son tour, a un impact sur les volumes de transactions. Lorsque les annonces publiques contiennent des signaux hautement informatifs, elles entraînent une plus grande hétérogénéité des signaux privés, ce qui entraîne une augmentation de l'activité commerciale. Cependant, le degré d'intégration du marché joue également un rôle, car une intégration élevée atténue le volume des transactions en raison d'une convergence des signaux et d'une hétérogénéité réduite.

Pour étayer ces conclusions, le conférencier fait référence à un article empirique qui fournit des preuves empiriques de la relation entre les annonces publiques, l'intégration du marché et les volumes de négociation. L'étude montre que lorsque l'intégration du marché est plus faible, les annonces publiques ont un effet plus prononcé sur les volumes d'échanges. Cela souligne l'importance de prendre en compte l'interaction entre l'information publique, la structure du marché et le comportement commercial dans la recherche empirique.

La conférence sur le modèle Contour explore la divergence des croyances de second ordre parmi les commerçants, l'impact de l'information publique sur la dynamique commerciale et le rôle de l'intégration du marché. En intégrant l'hétérogénéité des signaux et des croyances dans les modèles, les chercheurs peuvent mieux comprendre et prédire les comportements du marché. La conférence souligne le besoin de modèles plus précis qui capturent la dynamique complexe des marchés financiers et donne un aperçu des facteurs qui déterminent le volume des transactions et la formation des prix.

• 00:00:00 L'orateur présente les exercices de la journée, qui comprennent le nettoyage des exercices des cours précédents et la révision de certaines questions des conférences neuf et dix concernant la transparence et la liquidité dans la microstructure des marchés financiers. Le cours se concentre principalement sur le modèle de transparence post-négociation et la mesure de la découverte du prix moyen, qui sera utilisé pour montrer l'efficacité de la découverte du prix dans un marché transparent. La classe sera également limitée au cas où il y a suffisamment de commerçants informés. La vidéo décrit le modèle de la transparence et les différentes notations qui seront utilisées dans la classe.
  
  
• 00:05:00 L'orateur explique un modèle utilisé pour illustrer les différentes manières dont les marchés peuvent fonctionner, en mettant l'accent sur les marchés transparents et opaques. Le modèle suppose une distribution particulière de la façon dont les commerçants arrivent sur un marché, avec des commerçants informés et non informés. Dans un marché transparent, tous les concessionnaires de la deuxième période peuvent voir le premier ordre et peuvent identifier le commerçant informé sur la base de la corrélation dans le flux d'ordres. Dans le marché opaque, seul le concessionnaire qui a exécuté le premier ordre sait ce que c'était, ce qui rend la tarification plus compliquée. Le marché transparent utilise la tarification standard des pertes sur Milgram, tandis que sur le marché opaque, les concessionnaires devront deviner si le premier commerçant a été informé ou non pour fixer le prix en conséquence.
  
  
• 00:10:00 L'orateur discute de la microstructure du marché sur un marché financier et de la manière dont les concessionnaires fixent leurs prix pour réaliser un profit. Le prix du revendeur non informé est basé sur la valeur attendue, mais le revendeur informé fixe son prix inférieur à la cotation du revendeur non informé. Les revendeurs mal informés citent alors l'écart le plus large possible pour éviter de négocier à perte. Le concessionnaire I négocie à profit en offrant des prix peu attrayants aux commerçants non informés. Les bénéfices tirés de l'information génèrent une guerre des cotations au cours de la première période, car les deux concessionnaires veulent attirer le flux d'ordres pour réaliser un profit au cours de la deuxième période.
  
  
• 00:15:00 L'orateur discute du profit par transaction que les concessionnaires informés obtiennent au cours de la deuxième période de négociation et comment cela conduit à réduire la moitié des écarts à une certaine valeur. L'orateur explique comment le modèle suppose que pi est supérieur à la moitié et pourquoi il est inconfortable d'avoir des demi-écarts négatifs. Ils discutent également du fonctionnement de la découverte des prix dans ce modèle, y compris le calcul de l'expression de la variance résiduelle et les événements possibles qui se produisent dans le modèle. La section se termine en expliquant le comportement des commerçants informés et non informés dans différents scénarios.
  
  
• 00:20:00 L'orateur discute du calcul du prix de transaction et du processus de réplication pour assurer l'exactitude des calculs. La probabilité de vendre et d'acheter un actif est divisée en parts égales, ce qui détermine le prix de transaction sous la forme a1t ou b1t. L'orateur reproduit le calcul de la probabilité d'ordre de vente pour un trader informé et un trader non informé, avec la probabilité de pi et 1-pi/2, respectivement. En utilisant la symétrie du modèle, le locuteur simplifie l'expression de l'espérance au carré de p1t - v, montrant que les parenthèses supérieure et inférieure sont égales. De plus, la première parenthèse résultante se simplifie en 1 + pi/2 sur deux.
  
  
• 00:25:00 L'orateur explique comment calculer la variance résiduelle des prix sur deux périodes sous deux scénarios, en se concentrant sur la deuxième période sous transparence. Avec la probabilité pi, les commerçants sont informés et la variance résiduelle est nulle, tandis qu'avec la probabilité un moins pi, la variance résiduelle est égale à sigma, ce qui signifie que le prix redescend à mu. En prenant la moyenne des deux termes dans le temps, l'expression de la variance résiduelle sous transparence est dérivée.
  
  
• 00:30:00 L'orateur discute du calcul de l'écart de prix attendu dans la première période sous opacité, qui est égal au même montant que celui sous transparence. La variance de prix attendue est dérivée par manipulation algébrique des demi-écarts et implique deux cas, l'un où il y a une valeur élevée de l'actif et les deux commerçants veulent acheter et l'autre où il y a une valeur élevée de l'actif et les commerçants sont prêt à vendre. L'équation finale comprend des termes tels que pi, sigma, mu et quatre pi au carré sigma au carré, qui sont lentement simplifiés pour déterminer la variance de prix attendue.
  
  
• 00:35:00 L'orateur discute de la comparaison entre les écarts de prix résiduels sous opacité et transparence. En utilisant des calculs algébriques, ils révèlent que la variance résiduelle des prix sous transparence est plus faible que sous opacité, indiquant que la découverte des prix sous transparence est meilleure. Bien que cela puisse sembler un résultat intuitif, les calculs nécessaires pour arriver à cette conclusion ne sont pas entièrement triviaux et impliquent des équations mathématiques complexes. L'orateur conclut en déclarant que cela complète son exploration de cet exercice et que les deux problèmes restants seront discutés plus tard.
  
  
• 00:40:00 L'instructeur discute du temps qu'il faudra pour couvrir les deux prochains exercices et mentionne qu'ils pourraient se terminer plus tôt. Il suggère de faire une pause avant de continuer et propose de répondre à toutes les questions sur le problème précédent une fois de retour de la pause.

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Exercice cours 5, partie 2 (Microstructure des marchés financiers)

Exercice cours 5, partie 2 (Microstructure des marchés financiers)

La conférence commence par l'introduction des exercices du jour, qui impliquent de revisiter et de nettoyer les exercices de classe précédents. L'accent est mis sur les questions des conférences neuf et dix, spécifiquement liées à la transparence et à la liquidité dans la microstructure des marchés financiers. Le conférencier explique que le cours se concentrera principalement sur le modèle de transparence post-négociation et la mesure de la découverte des prix moyens. L'analyse sera limitée au cas où il y a suffisamment de commerçants informés. La vidéo donne un aperçu du modèle de transparence et présente les différentes notations qui seront utilisées tout au long du cours.

Ensuite, l'orateur plonge dans un modèle conçu pour illustrer les différentes manières dont les marchés peuvent fonctionner, en mettant particulièrement l'accent sur les marchés transparents et opaques. Le modèle suppose une distribution spécifique de la façon dont les commerçants entrent sur le marché, y compris les commerçants informés et non informés. Dans un marché transparent, tous les concessionnaires de la deuxième période ont accès aux informations de premier ordre et peuvent identifier le commerçant informé sur la base de la corrélation dans le flux d'ordres. En revanche, dans un marché opaque, seul le dealer qui a exécuté le premier ordre connaît son contenu, ce qui rend la tarification plus complexe. Sur le marché transparent, la tarification standard de la perte sur Milgram est utilisée, tandis que sur le marché opaque, les concessionnaires doivent faire des suppositions éclairées sur le commerçant informé pour fixer le prix en conséquence.

Ensuite, le conférencier discute de la microstructure du marché dans un marché financier et de la façon dont les concessionnaires fixent leurs prix pour générer des profits. Le prix coté par les revendeurs non informés est basé sur la valeur attendue, tandis que les revendeurs informés fixent leur prix en dessous de la cotation des revendeurs non informés. Les revendeurs mal informés élargissent leurs spreads pour éviter de négocier à perte. Le revendeur I, qui possède des informations, vise à réaliser un profit en proposant des prix peu attractifs à des commerçants non informés. Les bénéfices générés par les informations déclenchent une guerre des devis au cours de la première période alors que les deux concessionnaires se font concurrence pour attirer le flux de commandes et réaliser des bénéfices au cours de la seconde période.

L'orateur explique en outre le profit par transaction que les concessionnaires informés reçoivent au cours de la deuxième période et comment cela conduit à une réduction de la moitié des écarts à une valeur spécifique. Le modèle suppose que le profit (pi) est supérieur à la moitié et traite de l'inconfort associé aux demi-écarts négatifs. La découverte des prix dans ce modèle est explorée, y compris le calcul de l'expression de la variance résiduelle et les événements potentiels au sein du modèle. La conférence conclut cette section en examinant le comportement des commerçants informés et non informés dans différents scénarios.

Poursuivant, l'orateur aborde le calcul du prix de transaction et le processus de réplication pour assurer l'exactitude des calculs. La probabilité de vendre et d'acheter un actif est divisée en parts égales, déterminant si le prix de transaction est a1t ou b1t. Le calcul de la probabilité d'ordre de vente pour les commerçants informés et non informés est répliqué, en considérant les probabilités pi et 1-pi/2, respectivement. En utilisant la symétrie du modèle, l'expression de l'espérance au carré de p1t - v est simplifiée, démontrant que les parenthèses supérieure et inférieure sont égales. La première parenthèse résultante se simplifie davantage en (1 + pi)/2.

Le cours explique ensuite le calcul de la variance résiduelle des prix en deux périodes, en se concentrant sur la deuxième période sous transparence. Dans les scénarios où les commerçants sont informés avec une probabilité pi, la variance résiduelle est nulle, tandis que dans les cas où les commerçants ne sont pas informés (avec une probabilité un moins pi), la variance résiduelle est égale à sigma, ce qui signifie un retour du prix à mu. En faisant la moyenne des deux termes dans le temps, l'expression de la variance résiduelle sous transparence est dérivée.

De plus, le calcul de la variance de prix attendue dans la première période sous opacité est discuté. Il est déterminé comme étant égal à la variance de prix attendue dans le cadre de la transparence. Le calcul implique une manipulation algébrique des demi-écarts et considère deux cas : l'un où l'actif a une valeur élevée et les deux commerçants veulent acheter, et l'autre où l'actif a une valeur élevée et les commerçants sont prêts à vendre. L'équation finale comprend des termes tels que pi, sigma, mu et quatre pi au carré sigma au carré, qui sont progressivement simplifiés pour déterminer la variance de prix attendue.

L'orateur procède à la comparaison des écarts de prix résiduels sous opacité et transparence. En effectuant des calculs algébriques, ils démontrent que la variance résiduelle des prix sous transparence est plus faible que sous opacité, indiquant une meilleure découverte des prix sous transparence. Bien que ce résultat puisse sembler intuitif, les calculs nécessaires pour parvenir à cette conclusion ne sont pas entièrement simples et impliquent des équations mathématiques complexes. L'exposé conclut en déclarant que cela complète l'exploration de l'exercice et mentionne que les deux problèmes restants seront discutés plus tard.

Vers la fin, l'instructeur aborde le moment pour couvrir les deux prochains exercices, suggérant qu'ils pourraient se terminer plus tôt que prévu. Ils recommandent de faire une pause avant de continuer et proposent de répondre à toutes les questions concernant le problème précédent une fois la pause terminée.

• 00:00:00 La vidéo traite de la valeur de la liquidité sur les marchés financiers et se concentre sur le modèle de Gordon et ses implications lorsque les dividendes sont ajoutés. Le modèle suppose que les investisseurs viennent sur le marché et achètent une action, la détiennent pendant une période, puis la revendent à un écart relatif constant. Les investisseurs ont un taux de rendement requis, noté R petit, qui est généralement donné par une option extérieure. La vidéo explore ensuite la définition de la croissance du rendement des coûts de transaction et cherche à déterminer l'effet sur la prime de liquidité lorsqu'une action distribue des dividendes.
  
  
• 00:05:00 L'instructeur explique comment incorporer les dividendes dans le taux de rendement nominal, défini comme un plus R, qu'un investisseur reçoit d'une action. L'investisseur reçoit à la fois des dividendes et une variation du cours de l'action, qui peuvent être considérés comme deux sources de rendement. L'instructeur définit R avec dividendes comme R = (μT + 1 + D) / μT, où μT représente l'ancienne valeur fondamentale de l'action et D est le dividende versé à l'investisseur au temps T + 1. Il existe également d'autres interprétations , dont un où les dividendes sont mis à l'échelle avec le cours de l'action, ce qui donne également un dividende plus élevé en raison de la croissance du cours de l'action. Cependant, ce taux de rendement nominal, comme le montrent les données, n'est pas exactement ce que l'investisseur gagne en raison d'autres facteurs tels que les écarts lors de l'achat et de la vente de l'actif et les primes d'illiquidité.
  
  
• 00:10:00 L'orateur explique le concept de rendement brut d'équilibre en examinant le lien entre l'écart, le taux de rendement requis et le taux de dividende. L'investisseur achète l'actif au prix de mu T fois l'écart de 1 plus s sur 2, alors que le prix de vente est mu t plus 1 fois 1 moins s sur 2. En branchant les prix des actifs et en effectuant un peu d'algèbre, l'orateur arrive à l'expression 1 plus R majuscule est égal à 1 plus petit R plus la fraction des temps d'étalement D moins D divisé par 1 plus s sur 2. L'orateur conclut que le réarrangement de cette expression place 1 plus R majuscule à gauche et les variables restantes sur Le côté droit.
  
  
• 00:15:00 L'instructeur explique la solution algébrique de la partie B du problème, suivie de la réponse à la partie C, qui traite de la détermination de la réaction de la prime de liquidité à une augmentation du rendement du dividende (D) et de son intuition. La prime de liquidité est la différence entre le taux de rendement nominal et le taux de rendement ajusté au risque. La prime de liquidité diminue en D, ce qui signifie qu'un rendement du dividende accru réduit la prime de liquidité car les dividendes ne sont pas soumis à la liquidité des actions. Par conséquent, à mesure que la part des dividendes dans les rendements de l'investisseur augmente, l'investisseur souffre moins de la liquidité, ce qui diminue la prime de liquidité requise.
  
  
• 00:20:00 L'instructeur discute de l'exercice n ° 2 de l'ensemble de problèmes n ° 2 qui couvre le modèle de noyau de données Patterson et sa réaction à Phi, qui est la probabilité de rencontrer un revendeur. Le modèle présente un seul actif qui n'a pas de valeur fondamentale et verse à la place des dividendes que différents commerçants valorisent différemment. Les commerçants peuvent détenir une ou zéro unité de l'actif, mais ils ne peuvent pas vendre à découvert ou le stocker. Le taux de rendement requis est R, et les commerçants peuvent s'adresser à une banque qui paie des intérêts en tant qu'option extérieure. Les traders basculent au hasard entre les investisseurs à forte et à faible valeur avec une probabilité de soupir à chaque période et doivent rechercher des revendeurs pour acheter ou vendre des actifs avec une probabilité de Phi. Les concessionnaires ne détiennent pas d'inventaire et négocient avec les commerçants sur les prix.
  
  
• 00:25:00 Le présentateur explore l'impact de la probabilité de trouver un dealer (Phi) sur le spread généré dans le modèle. L'écart est principalement influencé par le pouvoir de marché des concessionnaires, car il n'y avait pas d'information privée ou de sélection adverse dans le modèle. L'effet de Phi sur le spread est non monotone, dépendant de la probabilité de changement de valeur (sy). Si sy est élevé et que les traders s'attendent à négocier fréquemment, à ne pas détenir l'actif pendant de longues périodes et à ne pas rester sans l'actif pendant de longues périodes, une probabilité plus élevée de trouver un revendeur augmente le spread. Cependant, si sy est faible, une probabilité plus élevée de trouver un revendeur réduira le spread. Le présentateur discute des effets positifs et négatifs potentiels qui dominent pour différentes valeurs de sy.
  
  
• 00:30:00 L'instructeur explique comment les commerçants valorisent les actifs à mesure que la liquidité augmente. Cela est dû au fait qu'une liquidité plus élevée permet aux traders de trouver des revendeurs plus fréquemment, ce qui leur permet de négocier plus rapidement et de moins souffrir du passage à de faibles valorisations pour les dividendes. En conséquence, les commerçants sont prêts à payer plus pour les actifs lorsque la liquidité est élevée, ce qui entraîne une augmentation de la valeur de l'actif. L'instructeur explique en outre que le pouvoir de négociation du concessionnaire peut également jouer un rôle important dans les inefficacités du marché.
  
  
• 00:35:00 La vidéo explique comment le profit du concessionnaire est mesuré par S et pourquoi le spread peut éventuellement augmenter à mesure que Phi augmente, car les commerçants sont plus disposés à acheter des actifs et à payer plus pour eux. Cependant, les concessionnaires s'approprient une part fixe du surplus, et lorsque Phi augmente, le pouvoir de marché du concessionnaire diminue, entraînant une diminution de l'écart à mesure que les commerçants deviennent plus compétitifs. Ce sont deux effets compensateurs qui opèrent selon que Phi est élevé ou bas, ce qui signifie que l'un d'eux domine dans chaque cas, bien que l'on ne sache pas pourquoi.
  
  
• 00:40:00 L'instructeur conclut le cours d'exercices et résume les principaux points abordés. Ils mentionnent l'importance de rencontrer les concessionnaires lors du changement de valeurs, et comment cela se rapporte à la gestion des effets d'information et d'inventaire. Le cours se termine par un aperçu du sujet suivant sur les bulles sur les marchés financiers, qui, selon l'instructeur, sera perspicace et divertissant.

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Conférence 14, partie 1 : Herding and Bubbles (Microstructure des marchés financiers)

Conférence 14, partie 1 : Herding and Bubbles (Microstructure des marchés financiers)

La conférence commence par le professeur introduisant le sujet des bulles sur les marchés financiers et soulignant que les bulles posent un casse-tête pour l'économie classique. La classe se concentre ensuite sur les modèles de troupeau, qui suggèrent que les agents peuvent ignorer leurs informations privées et commercer uniquement sur la base d'informations publiques, ce qui conduit tout le monde à faire la même chose et à générer du troupeau, ce qui peut entraîner des bulles.

L'orateur introduit un autre modèle qui traite des croyances d'ordre supérieur et du manque d'agrégation d'informations privées, ce qui peut également conduire à des bulles. Différentes définitions des bulles sont fournies, dont une du dictionnaire Webster et de Wikipedia. Le conférencier aborde trois types de définitions des bulles sur les marchés financiers.

La première définition provient de la page Wikipedia de l'Université de Chicago, qui définit les bulles comme une déviation des prix par rapport aux valeurs fondamentales. La deuxième définition provient d'Investopedia, qui fait référence à une bulle comme une flambée des prix des actions plus que justifiée par les fondamentaux d'un secteur particulier, suivie d'une chute drastique des prix lorsqu'une vente massive se produit. La troisième définition, de la Fed de Chicago, stipule que les bulles existent lorsque le prix de marché d'un actif dépasse son prix déterminé par des facteurs fondamentaux d'un montant significatif pendant une période prolongée.

Le conférencier souligne qu'aucune de ces définitions n'inclut l'aspect comportemental du comportement des commerçants sur ces marchés. La section se termine par des exemples de bulles, notamment Enron, la bulle immobilière américaine et la bulle Bitcoin/crypto-monnaie, illustrant à la fois des cas courants et exotiques.

Ensuite, l'orateur se penche sur le concept de troupeau et son rôle dans les bulles au sein de la microstructure des marchés financiers. Ils font référence à une précédente bulle d'uranium au début de 2006, qui pourrait avoir été initiée par une mine inondée au Canada contenant les plus grandes réserves d'uranium connues et développées. Cet incident a entraîné une pénurie perçue d'approvisionnement et une demande excessive, entraînant une bulle sur le marché pendant une courte période.

La conférence explore ensuite les théories sur l'élevage, où l'idée est de s'appuyer sur l'information publique et comment elle peut être considérée comme une réponse efficace à de nouvelles informations. Le herding est décrit comme un processus de prise de décision rationnel mais inefficace dans lequel les investisseurs ignorent les informations privées au profit des informations publiques, suivant la force dominante du marché. La stratégie de trading dynamique est présentée à titre d'exemple, où les investisseurs achètent des actions qui ont une tendance à la hausse et vendent celles qui ont une tendance à la baisse.

Le modèle de troupeau suppose que les agents arrivent sur le marché de manière séquentielle, recevant des signaux privés et observant les décisions des agents précédents, mais pas les informations privées qui ont conduit à ces décisions. La conférence explique que le résultat idéal serait de mettre en commun les informations privées de chacun pour parvenir à la décision et au prix optimaux. Cependant, cela n'est pas réaliste, car les agents sont incités à exploiter leurs informations privées. En raison de la prise de décision séquentielle, ceux qui arrivent plus tôt disposent de moins d'informations sur lesquelles travailler, ce qui entraîne des résultats sous-optimaux.

La vidéo traite d'un modèle où les gens commencent à ignorer leurs informations privées et se fient uniquement aux informations publiques, ce qui entraîne un comportement grégaire et des cascades d'informations. L'incertitude du modèle est capturée par une valeur fondamentale qui peut être faible ou élevée. Les agents arrivent sur le marché avec une croyance préalable, qui est mise à jour en fonction de signaux privés. Une autre croyance, qui est la même que l'évaluation du marché, est mise à jour en fonction des décisions de tous les agents passés. Le modèle démontre les inefficacités qui se produisent lorsque les gens se fient trop aux informations publiques et ignorent leurs signaux privés.

La conférence explore plus en détail le concept de troupeau et sa relation avec les bulles sur les marchés financiers. Il est expliqué que les signaux privés et les croyances antérieures imparfaites peuvent conduire à un comportement grégaire, où les agents ignorent leurs signaux privés et se comportent en fonction de la croyance publique. La vidéo fait valoir que ce comportement peut entraîner un manque de nouvelles informations ajoutées à la croyance du public, la faisant rester la même au fil du temps.

L'orateur présente un modèle où les commerçants arrivent avec une connaissance préalable de la valeur d'un actif et sont rationnels. Cependant, les commerçants bruyants, qui n'ont aucune connaissance préalable, achètent, vendent ou s'abstiennent avec une probabilité égale, ainsi que les commerçants qui maximisent les profits. Initialement, l'orateur suggère que le regroupement n'est pas possible dans ce modèle en raison de la nature aléatoire des marchands de bruit. Cependant, un modèle plus complexe présenté par Avery et Zemsky indique que l'élevage pourrait être possible, compte tenu de divers degrés d'accès à des informations parfaites et de l'absence de marchands de bruit.

La conférence traite de l'incertitude dans le modèle du teneur de marché, qui comprend l'incertitude sur les événements d'actualité et leur nature (bonne ou mauvaise). Le teneur de marché manque de connaissances sur le commerce avec des commerçants informés ou moins informés et ne connaît pas le nombre de commerçants informés dans l'économie. Des troupeaux peuvent se produire dans ce modèle et des bulles non spéculatives peuvent apparaître si tous les traders savent qu'un actif est fondamentalement sous-évalué, contrairement au teneur de marché. Cela crée une bulle spéculative où chaque commerçant surpondère les informations publiques par rapport à leur signal privé.

Le conférencier aborde brièvement les bulles non spéculatives et explique qu'elles peuvent également se produire par élevage. Le modèle Gloucester Milgram est mentionné avant que l'orateur ne fasse une pause et donne un aperçu de la section suivante, qui couvrira le modèle Bro Bruna Maya.

• 00:00:00 Le professeur introduit le sujet des bulles sur les marchés financiers et explique que les bulles sont un casse-tête pour l'économie classique. La classe examine ensuite les modèles de troupeau qui suggèrent que les agents peuvent ignorer leurs informations privées et commercer uniquement sur la base d'informations publiques, ce qui conduit tout le monde à faire la même chose et à générer du troupeau, ce qui peut conduire à des bulles. La conférence introduit également un autre modèle qui traite des croyances d'ordre supérieur et du manque d'agrégation d'informations privées, ce qui peut également entraîner des bulles. Le professeur fournit différentes définitions des bulles, dont une tirée du dictionnaire Webster et de Wikipedia.
  
  
• 00:05:00 Le conférencier discute de trois types de définitions des bulles sur les marchés financiers. La première est tirée de la définition Wikipedia de l'Université de Chicago qui définit les bulles comme une déviation des prix par rapport aux valeurs fondamentales ; la seconde est la définition d'Investopedia d'une bulle, qui fait référence à une flambée des prix des actions plus que justifiée par les fondamentaux d'un secteur particulier, suivie d'une chute drastique des prix lorsqu'une vente massive se produit ; tandis que la troisième définition de la Fed de Chicago stipule que les bulles existent lorsque le prix de marché d'un actif dépasse son prix déterminé par des facteurs fondamentaux d'un montant significatif pendant une période prolongée. Le conférencier souligne également qu'aucune de ces définitions n'inclut l'aspect comportemental du comportement des commerçants sur ces marchés. La section se termine par des exemples de bulles, à la fois courantes et exotiques, notamment Enron, la bulle immobilière américaine et la bulle Bitcoin/crypto-monnaie.
  
  
• 00:10:00 L'orateur discute du concept de troupeaux et de bulles dans la microstructure des marchés financiers. Ils font référence à une précédente bulle d'uranium qui s'est produite au début de 2006, qui a peut-être été déclenchée par une mine au Canada inondée et contenant les plus grandes réserves d'uranium connues et développées. Cela a conduit à une pénurie perçue de l'offre et à une demande excessive, entraînant une bulle sur le marché pendant une courte période. La conférence se penche ensuite sur les théories sur l'élevage, où l'idée est de s'appuyer sur l'information publique, et comment cela peut être une réponse efficace à de nouvelles informations.
  
  
• 00:15:00 Le concept de troupeau sur les marchés financiers est discuté comme une explication potentielle des bulles et des résultats sous-optimaux. L'élevage est considéré comme le résultat d'un processus de prise de décision rationnel mais inefficace, où les investisseurs ignorent les informations privées au profit des informations publiques pour suivre la force dominante sur le marché. Un exemple de ceci est la stratégie de trading dynamique, où les investisseurs achètent des actions qui ont une tendance à la hausse et vendent celles qui ont une tendance à la baisse. Le modèle de troupeau suppose que les agents arrivent sur le marché de manière séquentielle, recevant des signaux privés et observant les décisions des agents précédents, mais pas les informations privées qui ont conduit à ces décisions. Le résultat idéal serait d'extraire les informations privées de chacun pour obtenir la décision et le prix optimaux, mais cela n'est pas réaliste, car les agents sont incités à exploiter leurs informations privées. En raison de la prise de décision séquentielle, ceux qui arrivent plus tôt disposent de moins d'informations sur lesquelles travailler, ce qui peut conduire à des résultats sous-optimaux.
  
  
• 00:20:00 La vidéo traite d'un modèle dans lequel les gens commencent à ignorer leurs informations privées et se fient uniquement aux informations publiques. Cela se traduit par un comportement grégaire et des cascades d'informations, où chacun prend des décisions sur la base de quelques informations privées qui peuvent être incorrectes. L'incertitude dans le modèle est capturée par une valeur fondamentale qui est faible ou élevée, et les agents arrivent sur le marché avec une croyance préalable, PT, qui est mise à jour en fonction de signaux privés. Une autre croyance, QT, est la même que l'évaluation du marché et est mise à jour en fonction des décisions de tous les agents passés. Dans l'ensemble, le modèle montre les inefficacités qui se produisent lorsque les gens se fient trop aux informations publiques et ignorent leurs signaux privés.
  
  
• 00:25:00 La section traite du concept de troupeau et de bulles dans la microstructure des marchés financiers en analysant le comportement des agents qui décident d'investir ou non dans un actif sur la base d'informations publiques et privées. Le signal privé de l'agent et les décisions des agents passés sont combinés pour former une croyance a posteriori, qui est ensuite utilisée pour calculer une croyance seuil. L'agent n'investira que si son utilité attendue est suffisamment élevée, c'est-à-dire s'il attribue un poids suffisamment important à la valeur réellement élevée de l'actif. Le seuil de croyance diminue dans la croyance du public, indiquant que plus les informations sont favorables déduites des décisions des autres agents, moins l'agent doit investir dans la confiance. Si l'information publique est assez bonne, l'information privée peut être assez mauvaise et vice versa. Cette discussion souligne l'importance de comprendre comment l'information et les croyances sont combinées dans la prise de décision financière.
  
  
• 00:30:00 La vidéo explique comment les signaux privés et les croyances antérieures imparfaites peuvent conduire à un comportement grégaire sur les marchés financiers. L'hypothèse est que les signaux privés ne peuvent pas parfaitement déduire le véritable état du marché et que les croyances antérieures sont limitées dans un certain intervalle. Sur cette base, une croyance publique est établie qui détermine le comportement d'investissement optimal indépendamment des signaux privés. Cela peut conduire à un troupeau où les agents ignorent leurs signaux privés et se comportent en fonction de la croyance publique. La vidéo fait valoir que ce comportement peut conduire à un manque de nouvelles informations ajoutées à la croyance du public, la faisant rester la même au fil du temps.
  
  
• 00:35:00 Le concept de troupeau sur les marchés financiers est exploré. Il est démontré qu'une fois de plus, l'information publique domine l'information privée, conduisant à un troupeau. Le principal défi est d'arriver à la croyance qui déclenche le troupeau, qui peut être incorrecte avec une certaine probabilité. De plus, il est possible que la valeur seuil se situe entre les limites supérieure et inférieure, ce qui permet aux informations privées d'avoir de l'importance. Un modèle plus général est également considéré, qui montre la possibilité que tout le monde ignore complètement les informations publiques et n'utilise que ses informations privées pour prendre des décisions, ce qui conduit à l'inefficacité.
  
  
• 00:40:00 L'instructeur discute d'un modèle dans lequel des agents rationnels ne parviennent pas à agréger les informations disponibles en raison de leurs actions ne contenant pas suffisamment d'informations ou étant trop bruyantes pour transmettre des signaux privés. Ces troupeaux incorrects, qui se produisent lorsque la distribution des signaux privés est délimitée, peuvent être évités en permettant à certaines personnes d'échanger qui ont beaucoup d'informations. L'instructeur note également la différence subtile entre les termes « troupeau » et « cascade » et explique que la distinction n'est pas essentielle aux fins du cours magistral. Enfin, l'instructeur considère l'impact de permettre au prix d'être flexible dans le modèle.
  
  
• 00:45:00 L'orateur discute d'un modèle où les commerçants arrivent avec une connaissance préalable de la valeur d'un actif, et avec une probabilité de 1, sont rationnels. Les commerçants bruyants, qui n'ont aucune connaissance préalable, achètent, vendent ou s'abstiennent avec une probabilité égale avec les commerçants qui maximisent les profits. L'orateur pose alors une question à l'auditoire, demandant si l'élevage est possible dans un tel modèle, à laquelle la réponse est non en raison de la nature aléatoire des marchands de bruit. Cependant, l'orateur poursuit en expliquant qu'un modèle plus complexe présenté par Avery et Zemsky indique que l'élevage pourrait être possible. Dans ce modèle, les commerçants ont accès à des degrés divers à des informations parfaites et les commerçants bruyants sont absents.
  
  
• 00: 50: 00 Le conférencier discute de l'incertitude du modèle du teneur de marché, qui comprend l'incertitude quant à savoir s'il y a eu un événement d'actualité et s'il s'agissait d'une bonne ou d'une mauvaise nouvelle. Le teneur de marché ne sait pas s'il négocie avec des commerçants informés ou moins informés, et il ne sait pas combien de commerçants informés il y a dans l'économie. Des troupeaux peuvent se produire dans ce modèle, et il est possible qu'il y ait des bulles non spéculatives si tous les traders savent qu'un actif est fondamentalement sous-évalué, mais pas le teneur de marché. Cela peut conduire à une sorte de bulle spéculative où chaque trader surpondère l'information publique par rapport à son signal privé.
  
  
• 00:55:00 L'orateur discute brièvement des bulles non spéculatives et explique qu'elles peuvent également se produire par élevage. Il mentionne le modèle Gloucester Milgram avant de faire une pause et de prévisualiser le sujet de la section suivante, le modèle Bro Bruna Maya.

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Conférence 14, partie 2 : Herding and Bubbles (Microstructure des marchés financiers)

Conférence 14, partie 2 : Herding and Bubbles (Microstructure des marchés financiers)

Le conférencier souligne que malgré la complexité et les défis associés au comportement grégaire, à la mauvaise tarification et aux bulles sur les marchés financiers, il existe des mécanismes en place qui peuvent aider à atténuer ces problèmes dans une certaine mesure. Le mécanisme des prix, par exemple, joue un rôle crucial pour ramener le prix de l'actif à sa valeur fondamentale grâce aux ajustements du marché. Cependant, il est important de noter que si l'incertitude est particulièrement élevée ou si la coordination devient difficile, une accumulation et une mauvaise tarification peuvent toujours se produire, entraînant la formation de bulles.

En outre, la conférence met en évidence le concept de trading dynamique en tant que stratégie rationnelle. Cette stratégie consiste à acheter un actif lorsque son prix est à la hausse et à le revendre lorsque le prix est à la baisse. Le conférencier explique que le momentum trading peut être interprété comme une réponse rationnelle au comportement observé du marché, indiquant que les traders prennent souvent des décisions basées sur la tendance perçue plutôt que de s'appuyer uniquement sur l'analyse fondamentale.

Le conférencier se concentre sur un modèle spécifique qui traite de la dynamique de l'élevage et des bulles sur les marchés financiers. Le modèle introduit la notion de croissance de la valeur et son ralentissement ultérieur, conduisant à la survenue potentielle d'une correction exogène ou d'un effondrement endogène. Les traders rationnels et comportementaux sont incorporés dans le modèle, où les traders rationnels possèdent des connaissances sur les erreurs d'évaluation, tandis que les traders comportementaux affichent des croyances trop optimistes quant à la valeur de l'actif. La distribution du moment où les traders rationnels sont informés de la mauvaise tarification est supposée être uniforme, ajoutant un élément d'incertitude concernant la durée de la bulle et le moment de la correction exogène.

Dans ce contexte, le conférencier souligne l'importance du processus décisionnel des commerçants rationnels. Alors que les commerçants rationnels sont conscients que la forte croissance des prix est temporaire, ils manquent d'informations précises sur le moment où la bulle éclatera. Cette incertitude pose un défi aux traders rationnels pour déterminer le moment optimal pour vendre leurs actifs, car ils doivent trouver un équilibre entre maximiser les profits en vendant à un stade ultérieur et éviter les pertes potentielles en vendant avant l'effondrement. Le conférencier souligne le compromis complexe auquel sont confrontés les commerçants rationnels et l'importance de chronométrer leurs actions de manière efficace.

Tout au long de la conférence, le conférencier insiste continuellement sur le rôle de l'information, de la coordination, de l'incertitude et de la prise de décision dans la formation et l'effondrement des bulles sur les marchés financiers. En approfondissant divers modèles et concepts, le conférencier fournit une compréhension globale des facteurs contribuant au comportement grégaire, à la mauvaise tarification et à l'émergence de bulles, mettant en lumière les complexités et les défis inhérents à ces phénomènes.

La conférence se termine en notant que le matériel couvert sera passé en revue avant de passer au sujet suivant - les modèles d'enchères. Cet examen complet assurera une base solide de connaissances et de compréhension avant d'explorer la dynamique des enchères sur les marchés financiers.

Dans la partie suivante de la conférence, l'orateur se penche sur le concept des préoccupations de réputation et des incitations contractuelles, qui peuvent encore alimenter le comportement grégaire sur les marchés financiers. Les managers, en particulier, peuvent se sentir obligés de suivre les actions des autres pour protéger leur réputation ou s'assurer un gain sûr. Ce comportement survient lorsque les informations privées ne peuvent pas être facilement agrégées, ce qui rend difficile pour les gestionnaires de se fier uniquement à leurs propres signaux. Par conséquent, ils peuvent choisir d'imiter les actions de leurs pairs, même si cela va à l'encontre de leur propre jugement.

Le conférencier souligne que les préoccupations liées à la réputation et les incitations contractuelles peuvent favoriser l'élevage, en particulier dans les situations où il existe un manque de connaissances communes ou de coordination entre les acteurs du marché. Bien que le mécanisme des prix puisse partiellement atténuer le problème en facilitant les ajustements du marché, le moutonnement peut encore persister dans les cas où l'incertitude est omniprésente ou la coordination devient difficile.

La conférence se penche ensuite sur un modèle qui explore la relation entre l'élevage, les bulles et la coordination. Le modèle remet en question l'argument économique classique selon lequel les bulles sont impossibles en introduisant la notion que la connaissance commune du pic d'une bulle peut ne pas exister. Dans de tels cas, la coordination devient essentielle afin de faciliter un ajustement des prix et de ramener la valeur de l'actif à son niveau fondamental.

Le modèle met en évidence l'importance des croyances d'ordre supérieur et leur influence sur la coordination du marché. Cela démontre que les croyances d'un trader sur les actions d'autres traders peuvent avoir un impact sur la dynamique globale du marché. L'orateur met l'accent sur l'interaction entre les croyances des commerçants, la coordination et les résultats du marché, mettant en lumière la dynamique complexe qui peut contribuer à la formation et à la persistance des bulles.

Ensuite, le conférencier présente au public un modèle plus complexe qui intègre divers facteurs et scénarios liés à la tarification des actifs. Ce modèle considère le taux de croissance d'un actif jusqu'à un moment aléatoire, moment auquel il subit un ralentissement. Le prix de l'actif continue de croître à un rythme plus lent jusqu'à ce qu'une correction exogène ou un effondrement endogène se produise. Les commerçants rationnels et comportementaux sont inclus dans le modèle, avec l'hypothèse que les commerçants rationnels sont informés des erreurs de tarification à différents moments.

La distribution des moments où les traders rationnels obtiennent des informations sur les erreurs d'évaluation ajoute encore à l'incertitude entourant la durée de la bulle et le moment de la correction. Le conférencier souligne l'importance de la prise de décision rationnelle des commerçants dans une telle incertitude, car ils doivent évaluer combien de temps pour surfer sur la bulle et estimer le temps restant avant qu'une correction exogène n'ait lieu.

La conférence offre une exploration complète du comportement grégaire, des prix erronés et de la formation de bulles sur les marchés financiers. Il couvre divers modèles, concepts et facteurs qui contribuent à ces phénomènes, y compris les problèmes de réputation, les incitations contractuelles, la coordination, les croyances d'ordre supérieur et l'interaction entre les commerçants rationnels et comportementaux. En plongeant dans les subtilités de ces dynamiques, la conférence permet au public de mieux comprendre les complexités impliquées dans la dynamique des marchés financiers et les défis associés à la prévision et à la gestion des bulles.

• 00:00:00 Ainsi, ils choisissent de suivre l'exemple du premier gestionnaire et d'investir, même si cela va à l'encontre de leur propre signal. Cela conduit à un comportement grégaire, qui peut entraîner des bulles. Un autre facteur qui peut conduire à des bulles est la sous-estimation par le teneur de marché du caractère informatif du flux d'ordres, ce qui entraîne un ajustement lent des prix et potentiellement une bulle dans la direction opposée. Il est important de noter la différence entre les bulles spéculatives et non spéculatives, et que les bulles peuvent survenir en raison d'asymétries informationnelles et d'un échec de l'agrégation des informations. Les problèmes de réputation peuvent également contribuer au comportement grégaire.
  
  
• 00:05:00 Le conférencier explique comment les problèmes de réputation et les incitations contractuelles peuvent conduire à l'élevage sur les marchés financiers, car les gestionnaires peuvent être incités à suivre les actions des autres pour sauver leur réputation ou garantir un gain sûr. Le conférencier note que ces facteurs peuvent favoriser l'élevage lorsque les informations privées ne peuvent pas être facilement agrégées et que le mécanisme des prix peut atténuer le problème dans une certaine mesure. Cependant, si l'incertitude est compliquée, l'élevage peut toujours se produire. Enfin, le conférencier mentionne que le momentum trading, acheter lorsque l'actif est à la hausse et vendre lorsqu'il est à la baisse, peut être interprété comme une stratégie rationnelle.
  
  
• 00:10:00 La vidéo traite d'un modèle qui traite de l'élevage et des bulles sur les marchés financiers. Le modèle commence par répondre à l'argument économique classique selon lequel les bulles sont impossibles en raison de l'argument de l'induction à rebours. Cependant, s'il n'y a pas de connaissances communes sur le moment où la bulle atteindra son maximum, il est possible qu'il y ait une bulle. Le modèle montre qu'une coordination est nécessaire pour provoquer un ajustement du prix et ramener le prix à la valeur fondamentale de l'actif. Les croyances d'ordre supérieur jouent un rôle dans la coordination, et il est démontré que ce qu'un trader pense des actions d'autres traders peut avoir un impact sur le marché.
  
  
• 00:15:00 L'orateur discute d'un modèle d'évaluation des actifs où la valeur de l'actif croît à un taux G jusqu'à un certain temps aléatoire T0 où il ralentit à un taux R. Cependant, le prix de l'actif continue de croître au taux G jusqu'à ce que soit une correction exogène au moment de la barre Tau, soit un effondrement endogène dû à des commerçants rationnels décidant de vendre se produit. Le modèle comprend à la fois des commerçants rationnels et comportementaux, et la distribution des moments auxquels les commerçants rationnels sont informés de la mauvaise tarification est supposée être uniforme entre T0 et T0 plus un certain bêta. Cela conduit à une incertitude pour les traders rationnels quant à la durée d'écriture de la bulle et au temps restant avant la correction exogène.
  
  
• 00:20:00 La conférence traite de deux types de commerçants : rationnels et comportementaux. Les traders rationnels sont informés sur le marché et comprennent la mauvaise évaluation d'un actif, tandis que les traders comportementaux pensent que la flambée des prix durera éternellement et surévaluera l'actif. Lorsque les traders rationnels sont prêts à vendre l'actif à un prix légèrement inférieur, les traders comportementaux sont prêts à acheter, estimant que la croissance se poursuivra. Cependant, il existe un nombre limité de commerçants comportementaux, et ils ne peuvent absorber qu'une part de l'offre totale des commerçants rationnels. Les commerçants rationnels sont conscients que la forte croissance des prix est temporaire mais ne savent pas quand elle s'arrêtera.
  
  
• 00:25:00 Le conférencier explique comment les commerçants peuvent ne pas être sûrs d'être informés des nouvelles du marché et de ce que pensent les autres commerçants. Il explique comment la distribution de l'informativité est uniforme, ce qui signifie que les commerçants ont une chance égale d'être informés à tout moment. Si un trader est informé plus tard, il se peut qu'il ne sache pas quand les autres traders ont reçu la nouvelle, ce qui entraîne une incertitude et des erreurs sur la valeur de l'actif. Cette incertitude peut entraîner une mauvaise évaluation de l'actif.
  
  
• 00:30:00 Le conférencier explique le compromis auquel les traders sont confrontés lorsqu'ils tentent de vendre un actif avant qu'une bulle ne s'effondre. Ils veulent vendre le plus tard possible pour faire un profit plus élevé, mais pas trop tard pour ne pas rater l'occasion de vendre avant que la bulle n'éclate. Le conférencier discute également de la connaissance commune des couches de tarification erronée et de la difficulté de prédire quand vendre l'actif. Un modèle est présenté dans l'article montrant la distribution des temps d'informativité de la prise de conscience et la prise de conscience des commerçants de la bulle avant qu'elle ne s'effondre. Le conférencier note qu'il y a une erreur dans le graphique présenté dans l'article, qu'il met l'auditoire au défi d'identifier.
  
  
• 00:35:00 Le conférencier discute des facteurs qui peuvent conduire à la création de bulles sur les marchés financiers et comment les définir. En raison de la difficulté de coordination entre les commerçants et de leur connaissance limitée de ce que les autres savent et pensent, une mauvaise tarification peut durer longtemps, même lorsque les commerçants réalisent qu'un marché va s'effondrer. Une bulle est définie comme la persistance d'une erreur d'évaluation après que suffisamment de commerçants en soient conscients pour l'éclater, et si les commerçants prennent soit le prêt maximum, soit la position courte, où tous les commerçants peuvent détenir 0 ou 1 unité de l'actif, et les commerçants rationnels commencent par une unité tandis que les traders comportementaux commencent avec zéro unité.
  
  
• 00:40:00 Le conférencier explique un modèle plus complexe dans lequel le vendeur rationnel vend un actif et les modèles permettent d'autres positions longues et courtes, ainsi que d'autres positions initiales. Le modèle montre que lorsqu'un trader vend à découvert, tous les autres commerçants qui avaient pris connaissance de la mauvaise tarification avant ce commerçant auraient déjà été à découvert, ce qui signifie que les temps de réaction sont monotones. L'enseignant discute ensuite de deux types d'équilibres dans ce modèle, appelés crash exogène et crash endogène. Un krach exogène se produit lorsqu'il y a beaucoup de profit à écrire dans la bulle et que le risque est faible, et un krach endogène se produit lorsque l'ajustement des prix est déclenché par suffisamment de commerçants rationnels qui vendent l'actif.
  
  
• 00:45:00 Le conférencier discute de l'incitation pour les commerçants à vendre leurs actions avant l'éclatement de la bulle, mais pas trop tôt pour passer à côté de bénéfices potentiels. Le moment de la vente dépend de la valeur de Kappa, qui représente la proportion de commerçants qui doivent vendre avant que la bulle n'éclate. Lorsque le Kappa est élevé, les commerçants veulent retarder leur vente pour se rapprocher du dernier commerçant qui a vendu avant l'éclatement de la bulle, tandis que lorsque le Kappa est bas, les commerçants veulent vendre rapidement pour ne pas manquer. Cela crée un jeu de coordination entre les commerçants où ils veulent tous vendre à peu près au même moment, juste avant l'éclatement de la bulle.
  
  
• 00:50:00 Le conférencier discute des équilibres des taches solaires et de la façon dont les événements aléatoires peuvent servir de dispositifs de coordination. Ces événements, également connus sous le nom de "taches solaires", ont été illustrés dans des exemples où les données commerciales ont eu un impact important sur le marché dans les années 1980 et les déclarations d'Alan Greenspan ont été plus influentes dans les années 1990. Le conférencier conclut que l'incertitude d'ordre supérieur sur la connaissance commune entre les agents peut entraîner des résultats intéressants dans certains modèles tels que les jeux globaux. Bien que le cours ne se concentre pas sur les jeux mondiaux cette année, le conférencier passera en revue tout ce qui a été couvert jusqu'à présent avant de discuter des modèles d'enchères lors de la prochaine conférence.
  

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Conférence 15, partie 1 : Modèles d'enchères (microstructure des marchés financiers)

Conférence 15, partie 1 : Modèles d'enchères (microstructure des marchés financiers)

Dans la continuité de la conférence précédente sur l'élevage et les bulles sur les marchés financiers, la conférence actuelle met l'accent sur les modèles d'enchères dans la microstructure des marchés financiers. Le professeur souligne la pertinence des enchères dans divers contextes, notamment les marchés financiers et la théorie de la production. Bien que les modèles d'enchères ne soient pas exclusifs aux marchés financiers, leur universalité et leur applicabilité les rendent largement utilisés et étudiés.

L'exposé commence par donner un aperçu des trois principaux modes d'organisation du commerce : les marchés de concessionnaires, les modèles d'enchères continues avec limites ou livres électroniques et les modèles d'enchères par lots. Cependant, l'accent est mis principalement sur les modèles d'enchères et leurs caractéristiques.

Le professeur présente les modèles d'enchères en discutant de leur objectif de capturer la dynamique de la concurrence imparfaite entre les commerçants ou les soumissionnaires lorsque le nombre d'agents sur le marché est fini. Les modèles d'enchères jouent un rôle déterminant dans l'étude d'une série de questions, notamment l'efficacité du marché, la répartition du marché, les volumes de négociation et les réponses des prix.

Plusieurs formats d'enchères sont présentés, y compris les offres scellées et ouvertes, les enchères au premier et au deuxième prix, ainsi que des variations dans les types d'enchères telles que les évaluations privées ou communes, les enchères à une ou plusieurs unités et les enchères à une ou deux faces. La conférence met en évidence l'importance de ces variations dans la compréhension des différents aspects de la dynamique du marché et des stratégies de trading.

La conférence se penche ensuite sur des modèles d'enchères spécifiques, en commençant par l'enchère au premier prix de valeur privée, qui sert de modèle fondamental et simple. Dans cette enchère, il y a un article à vendre, plusieurs acheteurs potentiels avec des évaluations privées et des enchérisseurs rationnels et neutres au risque. L'enchère se déroule avec chaque enchérisseur soumettant une offre, et le plus offrant remporte et paie son offre, tandis que les autres enchérisseurs ne paient rien. La conférence explore comment les stratégies d'enchères et les bénéfices attendus des enchérisseurs sont influencés par leur désir de remporter l'enchère et de maximiser leur bénéfice attendu.

Ensuite, l'orateur explique le processus d'optimisation de la maximisation du profit dans une enchère en prenant la première dérivée par rapport à la variable d'enchère. Ils démontrent comment la stratégie d'enchère peut être dérivée en considérant la fonction inverse de la fonction d'enchère et en transformant la distribution de probabilité des évaluations des soumissionnaires. La conférence met l'accent sur l'importance de trouver l'offre d'équilibre qui s'aligne sur la stratégie d'enchères.

En outre, le conférencier explore la dérivée de l'évaluation par rapport à l'offre, en mettant l'accent sur la condition d'équilibre et l'offre optimale qui s'aligne sur la stratégie d'enchère. Ils discutent du rôle de l'asymétrie d'information et de son impact sur l'ombrage des offres par rapport aux valorisations.

Pour illustrer les concepts, le cours donne un exemple simple utilisant une distribution et montre comment elle peut être utilisée pour déterminer la stratégie d'équilibre. L'exemple met en évidence l'influence du nombre d'enchérisseurs sur le degré de dégradé des offres et la rentabilité des commerçants qui en résulte.

Le conférencier aborde également d'autres formats d'enchères, notamment l'enchère anglaise et l'enchère néerlandaise, en discutant de leur équivalence à l'enchère au premier prix dans des contextes spécifiques. La conférence présente brièvement le concept d'enchères à valeur commune et explore les différences entre les enchères à une unité et à plusieurs unités, en mettant en évidence le concept d'être la "grosse offre la plus élevée" dans les enchères à plusieurs unités.

Vers la fin de la conférence, l'orateur mentionne qu'il existe des extensions et des variations aux modèles d'enchères, mais l'approche générale pour résoudre les problèmes liés aux enchères reste la même. La conférence se termine par une invitation à poser des questions et des éclaircissements concernant l'enchère au premier prix de valeur privée discutée précédemment.

La conférence fournit une introduction complète aux modèles d'enchères dans la microstructure des marchés financiers, explorant divers formats d'enchères, stratégies d'enchères, conditions d'équilibre et leurs implications pour la dynamique du marché et les résultats commerciaux.

• 00:00:00 Le professeur discute des modèles d'enchères dans la microstructure des marchés financiers. La conférence de la semaine précédente a porté sur les modèles d'élevage et de bulles sur les marchés financiers, en mettant l'accent sur les informations publiques qui dominent les signaux privés et sur le potentiel d'éclatement des bulles en raison d'une correction endogène du marché. Désormais, l'accent est mis sur les trois principaux modes d'organisation des échanges : les marchés de concessionnaires, les modèles d'enchères continues avec limite ou e-books, et les modèles d'enchères par lots. Le professeur donne un aperçu de ces modèles et de leurs caractéristiques.
  
  
• 00:05:00 Le conférencier discute des formats d'enchères par appel et de la manière dont ils sont utilisés sur certains marchés, tels que le marché de l'électricité, pour équilibrer le marché. Le conférencier présente les modèles d'enchères et explique que si les modèles d'enchères ne sont pas spécifiques aux marchés financiers, ils sont largement utilisés en raison de leur universalité. Le conférencier poursuit en mentionnant certains des modèles les plus pertinents, tels que la vente aux enchères et les options publicitaires contextuelles. Le conférencier met également en évidence les deux principales applications de la théorie des enchères : les options publicitaires contextuelles et les enchères de spectre.
  
  
• 00:10:00 Le professeur discute de la pertinence des enchères sur les marchés financiers et la théorie de la production. Le point principal des modèles d'enchères est de capturer la concurrence imparfaite entre les commerçants ou les soumissionnaires en présence d'un nombre fini d'agents sur le marché. Les modèles peuvent être appliqués pour étudier des questions telles que l'efficacité du marché, la répartition du marché, les volumes d'échanges et les réponses des prix. Le professeur énumère plusieurs formats d'enchères telles que les offres scellées et ouvertes, les enchères au premier et au deuxième prix, ainsi que différents types d'enchères, y compris les évaluations privées ou communes, les enchères à une ou plusieurs unités et les enchères à une ou deux faces.
  
  
• 00:15:00 Nous découvrons les modèles d'enchères et comment ils peuvent être combinés de différentes manières en raison des nombreuses variantes disponibles. La conférence commence par le modèle le plus simple, une enchère au premier prix de valeur privée, où il y a un article à vendre, n acheteurs potentiels, et chacun a une évaluation privée. L'enchère est telle que chacun soumet une enchère, et l'enchère la plus élevée est tirée au sort pour déterminer le gagnant qui paie son enchère, tandis que les autres enchérisseurs ne paient rien. Les soumissionnaires sont rationnels, c'est-à-dire qu'ils maximisent leur profit escompté et sont neutres au risque. La conférence explore comment la soumission d'offres plus élevées équilibre le désir de gagner de l'agent avec son profit attendu, conduisant finalement à des stratégies d'enchères optimales et à un équilibre symétrique.
  
  
• 00:20:00 L'orateur discute des modèles d'enchères dans la microstructure des marchés financiers et de la manière dont les agents peuvent trouver l'offre optimale. Ils supposent que tous les autres agents utilisent des effets bêta de stratégie et que la stratégie d'enchères est strictement croissante en X, ce qui signifie qu'il existe une enchère maximale que l'on peut attendre de leur adversaire. L'orateur exclut certaines offres possibles, y compris les offres strictement au-dessus du bêta de la barre X, qui sont strictement dominées par le fait qu'elles sont exactement bêta de la barre X, et l'agent dont l'évaluation privée est nulle enchérira zéro et perdra ou gagnera et obtiendra les actifs inutiles pour un prix nul car ils ne seraient pas disposés à payer quoi que ce soit pour le passage. Ils explorent ensuite la probabilité de gagner en utilisant la théorie des probabilités et réécrivent le profit attendu compte tenu de b2b et de la valorisation X.
  
  
• 00:25:00 L'orateur explique comment maximiser le profit dans une enchère en utilisant la première dérivée par rapport à la variable B. En prenant la fonction inverse du bêta des deux côtés d'une inégalité et en transformant la distribution de probabilité de l'évaluation d'un enchérisseur, la manière mécanique de dériver cette fonction est trouvée. Cependant, pour une compréhension plus simple et plus intuitive, il est précisé qu'en enchérissant Bi, l'enchérisseur gagne si la valorisation la plus élevée du concurrent tombe en dessous de la valorisation du plus offrant utilisant le bêta de la stratégie, et une fois la fonction de profit écrite dans ce forme, il est possible de la maximiser en prenant la dérivée première par rapport à B.
  
  
• 00:30:00 L'orateur explique comment trouver la dérivée de l'évaluation par rapport à l'enchère selon la fonction d'enchère bêta. Ils expliquent que la condition d'équilibre exige que l'offre optimale soit la même que la stratégie d'enchère, et cette stratégie dépend de la distribution des valeurs privées. La stratégie d'équilibre est finalement égale à l'espérance de y1 étant donné que y1 est inférieur à X, où enchérir beaucoup plus ou moins que cette offre optimale conduit à un surpaiement ou à une perte face à un concurrent plus agressif.
  
  
• 00:35:00 Le conférencier donne un exemple simple d'une distribution et comment elle peut être utilisée pour trouver la stratégie d'équilibre. L'exemple utilise l'hypothèse d'un petit nombre d'enchérisseurs qui ne sont pas parfaitement compétitifs, de sorte qu'ils obtiennent des bénéfices positifs. Le degré d'ombrage dans les offres dépend du nombre de joueurs, un nombre plus élevé entraînant moins d'ombrage. Le principal avantage de l'option du premier prix est que les offres sont ombrées par rapport à l'évaluation, car les commerçants veulent réaliser un certain profit, et le degré d'ombrage dépend du nombre d'enchérisseurs.
  
  
• 00:40:00 Le conférencier explique les modèles d'enchères et les enchères à valeur privée. Il discute du rôle de l'information asymétrique sur le marché et de la façon dont elle affecte les stratégies de trading. Le modèle utilisé ne fait pas appel à l'antisélection car l'asymétrie d'information ne concerne que la valorisation de l'actif par chaque acteur. Le conférencier souligne également que le processus de tout modèle d'enchères est similaire et universel, mais que les détails peuvent différer. L'enchère de valeur privée au premier prix n'est pas un modèle parfait car elle implique des offres scellées, ce qui n'est pas toujours le cas sur les marchés du monde réel. D'autres formats d'enchères incluent l'enchère anglaise, qui s'avère être exactement l'équivalent de l'enchère au premier prix.
  
  
• 00:45:00 Le conférencier discute des différents modèles d'enchères et comment ils se comparent en termes d'efficacité. L'enchère au premier prix, l'enchère anglaise et l'enchère néerlandaise conduisent toutes l'enchérisseur privé le plus élevé à obtenir l'article, ce qui les rend efficaces. Le conférencier examine ensuite si la valeur privée est le bon cadre pour les enchères et introduit le modèle de la valeur commune. La conférence porte également sur les enchères unitaires et multi-unités, où les enchères multi-unités sont presque équivalentes aux enchères unitaires avec des bénéfices linéaires en quantité. Enfin, la conférence aborde le concept d'être l'enchère la plus élevée dans les ventes aux enchères à plusieurs unités, ce qui signifie enchérir juste assez pour gagner mais ne pas surpayer.
  
  
• 00:50:00 L'orateur présente plusieurs extensions aux modèles d'enchères et explique que l'approche générale pour résoudre le problème est la même. La conférence se concentre ensuite sur l'enchère au premier prix de valeur commune et les options au second prix, avant d'aborder brièvement les options doubles. L'orateur fait une pause et invite toutes les questions sur l'option de valeur privée au premier prix discutée jusqu'à présent.

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Cours 15, partie 2 : Modèles d'enchères (microstructure des marchés financiers)

Cours 15, partie 2 : Modèles d'enchères (microstructure des marchés financiers)

Poursuivant la conférence, l'accent est mis sur les enchères au premier prix de valeur commune. Dans ce type d'enchères, il y a un seul article à vendre avec une valeur fondamentale qui est la même pour tous les enchérisseurs. Cependant, chaque enchérisseur reçoit un signal privé qui fournit une estimation bruyante de la valeur réelle. Sur la base de leurs signaux, les enchérisseurs font des offres et le plus offrant remporte l'article. Cependant, le concept de la "malédiction du gagnant" apparaît lorsque le plus offrant se rend compte qu'il a probablement surestimé la valeur de l'article puisque son offre est basée sur le signal privé le plus élevé.

La conférence explique ensuite comment aborder la malédiction du gagnant dans les enchères au premier prix de valeur commune en utilisant une approche similaire à l'enchère au premier prix de valeur privée. La vidéo souligne que les distributions de y1, notées G, sont toujours présentes mais sont désormais conditionnelles au signal privé reçu par chaque enchérisseur. Il introduit une méthode alambiquée pour imiter le cas de la valeur privée, où le joueur I choisit qui imiter au lieu de sélectionner B_di. En posant le problème en termes de choix de Z, les bénéfices attendus des enchères comme le type Z deviennent l'espérance sur toutes les valeurs possibles de y qui sont inférieures à Z. La conférence démontre la prise de la condition de premier ordre pour maximiser les bénéfices par rapport à Z

Le conférencier discute du type optimal à imiter dans une enchère et introduit la condition de premier ordre qui donne le type optimal après incorporation de la condition d'équilibre. Il est souligné qu'il est crucial de faire une offre suffisamment élevée pour remporter l'actif mais suffisamment basse pour limiter le montant payé. De plus, une équation différentielle et son expression résultante sont présentées, représentant l'attente de la dévaluation du signal de la personne intégrée sur la mesure nouvellement construite L, bien qu'aucune élaboration supplémentaire ne soit fournie.

Le concept de la malédiction du vainqueur est exploré plus en détail dans les enchères, soulignant que l'évaluation de l'actif, conditionnée par les offres des commerçants qui n'ont pas remporté l'enchère et avaient des signaux inférieurs au gagnant, est même inférieure à l'évaluation basée uniquement sur la valeur du gagnant. signal privé. Cela est dû au fait que le gagnant prend en compte la valeur attendue des évaluations des autres commerçants, qui sont nettement inférieures à l'évaluation du gagnant. La conférence se penche ensuite sur les enchères au second prix, notant que l'expression du profit espéré reste similaire à celle des enchères de valeur privée et commune, à l'exception du fait que le gagnant paie la deuxième offre la plus élevée. Il est démontré que l'offre de votre propre évaluation est une stratégie faiblement dominante dans les enchères au second prix, ce qui en fait un choix optimal.

L'orateur examine l'impact d'enchérir au-dessus de sa véritable évaluation dans une enchère au second prix avec des valeurs privées. En considérant différents scénarios basés sur l'emplacement de l'offre perdante la plus élevée par rapport à l'évaluation de l'enchérisseur, ils montrent qu'enchérir strictement au-dessus de son évaluation est strictement pire s'il existe une probabilité positive que quelqu'un enchérisse dans cet intervalle. De même, enchérir en dessous de sa valorisation est également sous-optimal, car cela peut entraîner la perte de l'enchère et la perte d'un bénéfice attendu positif. En définitive, la stratégie consistant à enchérir sur sa propre valorisation est faiblement dominante dans une enchère au second prix de valeur privée, et ce résultat peut être étendu à d'autres hypothèses tant que le cadre de l'enchère au second prix est applicable.

Le concept d'équilibre symétrique dans les modèles d'enchères est ensuite discuté, en particulier dans les enchères au second prix de valeur commune. Une comparaison est faite avec les enchères au second prix de valeur privée, expliquant pourquoi il est optimal d'enchérir exactement à sa valorisation dans ces dernières. Dans les enchères au second prix de valeur commune, la stratégie optimale consiste à gagner contre une offre si la valorisation de l'actif est supérieure à l'offre et à perdre si elle est inférieure. La stratégie d'enchères d'équilibre est déterminée en supposant que tous les adversaires offrent leurs propres signaux. Si un enchérisseur veut gagner, il enchérit plus que le signal le plus élevé qu'il connaît, mais seulement si son propre signal est supérieur à celui-ci.

Ensuite, le professeur explique la stratégie d'équilibre pour les enchères au premier prix de valeur commune. Il déclare que les agents doivent enchérir en dessous du montant qu'ils évaluent pour l'actif en se basant uniquement sur leurs signaux privés pour deux raisons. Premièrement, ils veulent obtenir un profit positif, et deuxièmement, il y a la malédiction du gagnant, ce qui signifie que gagner l'enchère est défavorable en ce qui concerne la valeur de l'actif. Le conférencier passe ensuite à la discussion des options doubles et de leur fonctionnement sur les marchés financiers. Le scénario suppose seulement deux agents, un vendeur et un acheteur, en concurrence l'un avec l'autre mais pas avec d'autres vendeurs ou acheteurs.

La mise en place d'une enchère scellée pour un acheteur et un vendeur avec des évaluations privées d'un actif est explorée. Si l'enchère de l'acheteur dépasse l'enchère du vendeur, l'échange a lieu au prix TV. Les bénéfices attendus sont les mêmes pour l'acheteur et le vendeur que dans l'exemple de l'enchère au premier prix, la seule différence étant le signe. L'enchère du vendeur est identique à une option de second prix de valeur privée, tandis que le réglage de l'acheteur ressemble à l'enchère de premier prix de valeur privée. La stratégie optimale de l'acheteur peut être dérivée de la même manière que dans l'enchère au premier prix.

La conférence se penche ensuite sur les doubles enchères et les représente en termes d'options unilatérales. Cependant, il est à noter que le résultat d'une double enchère peut être inefficace, contrairement aux options unilatérales où le résultat est efficace. Le théorème de Meyerson Satterthwaite est discuté, qui stipule qu'il n'y a pas de protocole commercial qui permet d'obtenir un résultat efficace dans une situation avec un acheteur et de nombreux vendeurs avec des évaluations privées indépendantes. Enfin, le conférencier fournit quelques points clés de la conférence sur les modèles d'enchères. Ils soulignent que la sélection adverse et la malédiction du vainqueur sont essentiellement la même chose, cette dernière étant un concept plus étroit. Les enchères au second prix sont présentées comme un format simple, robuste et efficace, largement utilisé dans les enchères publicitaires des moteurs de recherche. Cependant, atteindre l'efficacité dans les cadres commerciaux bilatéraux avec des informations asymétriques présente des défis. La conférence se termine en mentionnant que la conférence finale de la semaine prochaine fournira un examen des sujets du cours et une discussion sur l'examen à venir, qui peut comporter des questions supplémentaires.

Poursuivant la conférence, le professeur conclut la discussion sur les modèles d'enchères en soulignant la relation entre la sélection adverse et la malédiction du vainqueur. Ils expliquent que la malédiction du vainqueur est une manifestation spécifique de la sélection adverse dans les enchères. La sélection adverse fait référence à la situation où une partie dispose de plus d'informations que l'autre, ce qui entraîne des inefficacités potentielles dans la transaction. Dans le cas de la malédiction du gagnant, l'enchérisseur avec le signal privé le plus élevé a tendance à surestimer la valeur de l'objet, ce qui entraîne un résultat sous-optimal.

La conférence souligne que les enchères au second prix sont considérées comme un format favorable en raison de leur simplicité, de leur robustesse et de leur efficacité. Le conférencier mentionne que ces types d'enchères sont couramment utilisées dans divers contextes, notamment dans les enchères publicitaires des moteurs de recherche. Dans une enchère au second prix, les enchérisseurs sont incités à offrir leurs véritables évaluations, car il s'agit d'une stratégie faiblement dominante. Cela encourage les enchères véridiques et conduit à une allocation efficace des ressources.

Cependant, le conférencier reconnaît que la réalisation de l'efficacité dans les contextes commerciaux bilatéraux, où l'information est asymétrique, pose des défis. Bien que les enchères au second prix offrent des propriétés intéressantes, il peut être difficile d'étendre ces principes à des scénarios plus complexes avec plusieurs acheteurs et vendeurs. La conférence met en évidence le théorème de Meyerson Satterthwaite, qui établit l'impossibilité de trouver un protocole de négociation garantissant un résultat efficace dans un marché avec un acheteur et plusieurs vendeurs, chacun ayant des évaluations privées indépendantes. Ce théorème souligne les limites inhérentes à l'efficacité dans certains contextes d'enchères.

Le professeur résume les points clés de la conférence sur les modèles d'enchères. Ils réitèrent la pertinence des enchères au premier prix de valeur commune sur les marchés financiers, ainsi que l'importance du pouvoir de marché ombragé résultant d'un nombre limité d'acheteurs et du phénomène de la malédiction du vainqueur. La conférence se termine en mentionnant que la conférence finale à venir fournira un examen complet des sujets du cours et offrira des conseils pour l'examen, y compris éventuellement des questions supplémentaires pour renforcer la compréhension.

• 00:00:00 La conférence traite des enchères au premier prix de valeur commune. Ce type d'enchères implique un article à vendre avec une valeur fondamentale commune à tous les enchérisseurs. Chaque enchérisseur reçoit un signal privé informatif, qui est une estimation bruyante de la valeur réelle. Les enchérisseurs font des offres en fonction de leurs signaux et le plus offrant remporte l'objet. Cependant, la "malédiction du gagnant" entre en jeu lorsque le plus offrant se rend compte qu'il a probablement surestimé la valeur de l'article puisque son offre est basée sur le signal privé le plus élevé. La conférence explique comment résoudre ce problème en utilisant une approche similaire à l'enchère au premier prix de valeur privée.
  
  
• 00:05:00 La vidéo explique comment les informations privées peuvent informer la distribution d'autres signaux dans les modèles d'enchères. Les distributions de y1 sont toujours notées G, mais maintenant elles sont conditionnelles au signal privé reçu par l'enchérisseur. La vidéo présente également une manière compliquée d'imiter le cas de la valeur privée, où le joueur I choisit qui imiter au lieu de choisir B_di. En posant le problème en termes de choix de Z, les bénéfices attendus des enchères comme le type Z deviennent l'espérance sur toutes les valeurs possibles de y qui sont inférieures à Z. La vidéo montre également la prise de la condition de premier ordre pour maximiser les bénéfices en ce qui concerne à Z
  
  
• 00:10:00 Le conférencier discute du type optimal à imiter dans une enchère et mentionne la condition de premier ordre qui donne le type optimal après avoir branché la condition d'équilibre. Il explique qu'il est encore indispensable de faire une enchère suffisamment élevée pour que l'actif l'emporte mais suffisamment basse pour limiter le montant payé. Le conférencier présente également une équation différentielle et son expression résultante qui est l'attente d'une dévaluation du signal de la personne, l'intégrant sur la mesure L nouvellement construite mais ne la développe pas.
  
  
• 00:15:00 Le concept de la malédiction du gagnant dans les enchères est discuté. La malédiction du gagnant est due au fait que la valorisation de l'actif, conditionnée aux offres des commerçants qui n'ont pas remporté l'enchère et qui avaient des signaux inférieurs au gagnant, est encore inférieure à la valorisation basée uniquement sur le signal privé du gagnant. En effet, le gagnant prend la valeur attendue des évaluations des autres commerçants, qui sont bien inférieures à l'évaluation du gagnant. Deuxièmement, le cours se penche sur les enchères au second prix, où l'expression du profit espéré reste pratiquement la même que dans les enchères privées et de valeur commune, à l'exception du fait que le gagnant paie la deuxième offre la plus élevée. Il est démontré que c'est une stratégie faiblement dominante d'offrir votre propre évaluation dans les enchères au second prix, ce qui en fait un choix optimal.
  
  
• 00:20:00 L'orateur explique comment une enchère supérieure à sa véritable évaluation peut affecter son profit dans une enchère au deuxième prix avec des valeurs privées. En considérant différents scénarios basés sur l'emplacement de l'offre perdante la plus élevée par rapport à l'évaluation de l'enchérisseur, ils montrent qu'enchérir strictement au-dessus de son évaluation est strictement pire s'il existe une probabilité positive que quelqu'un enchérisse dans cet intervalle. De même, enchérir en dessous de sa valorisation est également sous-optimal, car cela peut entraîner la perte de l'enchère et la perte d'un bénéfice attendu positif. En définitive, la stratégie consistant à battre sa propre valorisation est faiblement dominante dans une enchère au second prix de valeur privée, et ce résultat peut être étendu à d'autres hypothèses tant que le cadre d'enchères au second prix est applicable.
  
  
• 00:25:00 L'orateur explore le concept d'équilibre symétrique dans les modèles d'enchères, en particulier les enchères au second prix de valeur commune. Ils le comparent aux enchères au second prix de valeur privée et expliquent pourquoi il est optimal d'enchérir exactement à votre évaluation dans ces dernières. Dans les enchères au second prix de valeur commune, la stratégie optimale consiste à gagner contre une offre si la valorisation de l'actif est supérieure à l'offre et à perdre si elle est inférieure. La stratégie d'enchères d'équilibre est ensuite déterminée en supposant que tous les adversaires offrent leur propre signal. Si un enchérisseur veut gagner, il enchérit plus que le signal le plus élevé qu'il connaît, mais seulement si son propre signal est supérieur à celui-ci.
  
  
• 00:30:00 Le professeur explique la stratégie d'équilibre pour les enchères au premier prix de valeur commune. Il dit que les agents devraient enchérir en dessous du montant auquel ils évaluent l'actif en se basant uniquement sur leurs signaux privés pour deux raisons. Premièrement, ils veulent obtenir un profit positif, et deuxièmement, il y a la malédiction du gagnant, ce qui signifie que gagner l'enchère est une mauvaise nouvelle en ce qui concerne la valeur de l'actif. Le professeur aborde ensuite les options doubles et leur fonctionnement sur les marchés financiers. Il suppose qu'il n'y a que deux agents, un vendeur et un acheteur, qui sont en concurrence l'un avec l'autre, mais pas avec d'autres vendeurs ou acheteurs.
  
  
• 00:35:00 La mise en place d'une enchère scellée pour un acheteur et un vendeur avec des évaluations privées d'un actif est discutée. Si l'enchère de l'acheteur est supérieure à l'enchère du vendeur, l'échange a lieu au prix TV. Les bénéfices attendus sont les mêmes pour l'acheteur et le vendeur que dans l'exemple de l'enchère au premier prix, la seule différence étant le signe. L'enchère du vendeur est exactement la même qu'une option de second prix de valeur privée, tandis que le réglage de l'acheteur est similaire à l'enchère de premier prix de valeur privée. La stratégie optimale de l'acheteur peut être dérivée de la même manière que l'enchère au premier prix.
  
  
• 00:40:00 Le conférencier discute des doubles enchères et comment elles peuvent être représentées en termes d'options unilatérales. Cependant, il note que le résultat d'une double enchère peut être inefficace, contrairement aux options unilatérales où le résultat est efficace. Le théorème de Meyerson Satterthwaite est discuté, qui stipule qu'il n'y a pas de protocole de formation utilisant un résultat efficace dans une situation avec un acheteur et de nombreux vendeurs avec des évaluations privées indépendantes. Enfin, le conférencier fournit quelques points à retenir de la conférence sur les modèles d'enchères, affirmant que l'enchère au premier prix de valeur commune est la plus pertinente pour les marchés financiers et que le pouvoir de marché ombragé découle d'un nombre limité d'acheteurs et de la malédiction du gagnant.
  
  
• 00:45:00 Le conférencier conclut la discussion sur les modèles d'enchères en soulignant que la sélection adverse et la malédiction du vainqueur sont essentiellement la même chose, cette dernière étant plus étroite. Il mentionne également que les enchères au second prix sont un format simple, robuste et efficace, qui est utilisé dans les options publicitaires des moteurs de recherche. Cependant, il est difficile d'atteindre l'efficacité dans des contextes commerciaux bilatéraux où l'information est asymétrique. La conférence finale de la semaine prochaine fournira un examen des sujets du cours et une discussion sur l'examen, qui pourrait comporter plus de questions.